按年份查找最大值并返回 Pandas DataFrame 中出现最大值的日期

Question

假设我有一个自 2010 年以来每天卖出的糖果数量。对于每一年（2010、2011、2012...2019），我如何找到我使用 Pandas 卖出最多糖果的日期？

date        Count
01/01/2010   525
01/02/2010   136
01/03/2010   125
01/04/2010   84
01/05/2010   446
...         
01/01/2011   301
01/02/2011   700
...
11/16/2019   807

我试过这个，它给了我每年的最大值，但我想要每年的日期和计数。

df.groupby(lambda x: df['date'][x].year)["Count"].max()

date  Count
2010  825
2011  973
2012  900
2013  830
2014  879
2015  690
2016  827
2017  954
2018  1032
2019  968

谢谢您的帮助！

Answer 1

将您的代码更改修复为idxmax

idx = df.groupby(lambda x: df['date'][x].year)["Count"].idxmax()

out = df.loc[idx]

Answer 2

假设您的date列由熊猫时间戳组成，您可以使用dt日期访问器方法来访问对年度总和进行分组的year属性：

gb = df.groupby(df['date'].dt.year)['Count'].sum()
max_year = gb.idxmax()
max_annual_sales = gb.loc[max_year]

如果没有，首先通过df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])转换它们。

然后使用idxmax方法获取包含最大年度计数的年份索引。 最后，使用今年通过gb.loc[max_year]找到最大值（或仅使用gb.max() ）。