pandas dataframe groupby 和 agg 如果条件在另一列中获取值

Question

我有一个像这样的 dataframe：

df_test = pd.DataFrame({'ID1':['A','A','A','A','A','A','A','A','A','A'],
                       'ID2':['a','a','a','aa','aaa','aaa','b','b','b','b'],
                       'ID3':['c1','c2','c3','c4','c5','c6','c7','c8','c9','c10'],
                       'condition1':[1,2,1,1,1,1,1,2,1,1],
                       'condition2':[80,85,88,80,70,83,85,90,90,70]})

df_test

我想通过['ID1','ID2','condition1']和（1）分组后的ID3中的值：如果组中只有一行，那么它将被选中（例如c4），（ 2）如果组中还有一行，则将在组中的条件2为最大值（例如c3，c6，c9和c8）时选择它。 结果将是这样的：

df_test_result = pd.DataFrame({'ID1':['A','A','A','A','A','A'],
                       'ID2':['a','a','aa','aaa','b','b'],
                       'condition1':[2,1,1,1,2,1],
                       'condition2':[85,88,80,83,90,90],
                        'ID3':['c2','c3','c4','c6','c8','c9']})
df_test_result

流程貌似是这样的，但是效率太低（因为需要一起联系）：

groups = df_test.groupby(['ID1','ID2','condition1'])
for group in groups:
    dfi = group[1][group[1]['condition2']==group[1]['condition2'].max()]
    print(dfi,'\n')

Answer 1

您的条件 (1) 概括为 (2)，因此您始终可以根据condition2查看组中的第一行：

(
    df_test
    .sort_values("condition2", ascending=False)  # sort everything by condition2
    .groupby(["ID1", "ID2", "condition1"])
    .first()  # select first row in each group (now ordered by condition2)
    .reset_index()  # reset groupby columns
)