Pandas Groupby 最多多列

Question

給定這個數據框：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'group':['a','a','b','c','c'],'strings':['ab','   ','   ','12','  '],'floats':[7.0,8.0,9.0,10.0,11.0]})

    group strings  floats
0     a      ab     7.0
1     a             8.0
2     b             9.0
3     c      12    10.0
4     c            11.0

我想按“組”分組並獲得字符串和浮點數的最大值。

期望的結果：

      strings  floats
group                
a          ab     8.0
b                 9.0
c          12    11.0

我知道我可以這樣做：

df.groupby(['group'], sort=False)['strings','floats'].max()

但實際上，我有很多列，所以我想引用一個 go 中的所有列（“組”除外）。

我希望我可以這樣做：

df.groupby(['group'], sort=False)[x for x in df.columns if x != 'group'].max()

但是，唉，“無效的語法”。

Answer 1

如果需要沒有group的所有列的max ，可以使用：

df = df.groupby('group', sort=False).max()
print (df)
      strings  floats
group                
a          ab     8.0
b                 9.0
c          12    11.0

如果添加 next [] ，您的第二個解決方案將起作用：

df = df.groupby(['group'], sort=False)[[x for x in df.columns if x != 'group']].max()
print (df)
      strings  floats
group                
a          ab     8.0
b                 9.0
c          12    11.0