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[英]get error when try to find idxmin or idxmax for a groupby object if there is missing datetime
[英]Get idxmax or idxmin of tuple-valued column in pandas groupby
我有一个元组值的分数,我想获得与最大值对应的行。 我想做的一个玩具示例是:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'id': ['a', 'a', 'b', 'b'],
'score': [(1,1,1), (1,1,2), (0, 0, 100), (8,8,8)],
'numeric_score': [1, 2, 3, 4],
'value':['foo', 'bar', 'baz', 'qux']})
# Works, gives correct result:
correct_df = df.loc[df.groupby('id')['numeric_score'].idxmax(), :]
# Fails with a TypeError
goal_df = df.loc[df.groupby('id')['score'].idxmax(), :]
correct_df
有我想要的结果goal_df
。 这会引发一堆错误,其核心似乎是:
TypeError: reduction operation 'argmax' not allowed for this dtype
一个有效但丑陋的解决方案是:
best_scores = df.groupby('id')['score'].max().reset_index()[['id', 'score']]
goal_df = (pd.merge(df, best_scores, on=['id', 'score'])
.groupby(['id'])
.first()
.reset_index())
有没有这个光滑的版本?
我理解你的问题是:
“NumPy 的.argmax()
不适用于元组。对于一系列元组,我如何确定最大值元组的索引?”
IIUC,这将返回所需的结果:
df.loc[df.score == df.score.max()]
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