確定熊貓數據框中每列的最大值

Question

我有一個包含位置 ID、商店名稱和商店收入的數據框。 我想確定每個區域收入最高的商店

我為此寫了一個代碼，但不確定是否有更好的方法來處理這種情況

import pandas as pd    
dframe=pd.DataFrame({"Loc_Id":[1,2,2,1,2,1,3,3],"Store":["A","B","C","B","D","B","A","C"],
                 "Revenue":[50,70,45,35,80,70,90,65]})

#group by location id, then save max per location in new column
dframe["max_value"]=dframe.groupby("Loc_Id")["Revenue"].transform(max)

#create new column by checking if the revenue equal to max revenue
dframe["is_loc_max"]=dframe.apply(lambda x: 1 if x["Revenue"]==x["max_value"] else 0,axis=1)

#drop the intermediate column 
dframe.drop(columns=["max_value"],inplace=True)

這是所需的輸出：

有沒有更好的方法來獲得這個輸出

Answer 1

通過eq ( == ) 比較創建布爾掩碼並將其轉換為integer s - 0, 1到False, True ：

s = dframe.groupby("Loc_Id")["Revenue"].transform('max')
dframe["max_value"]= s.eq(dframe["Revenue"]).astype(int)
print (dframe)
   Loc_Id Store  Revenue  max_value
0       1     A       50          0
1       2     B       70          0
2       2     C       45          0
3       1     B       35          0
4       2     D       80          1
5       1     B       70          1
6       3     A       90          1
7       3     C       65          0