[英]Find maximum value of a column and return the corresponding row values using Pandas
[英]Find the unique values of the first column but not present in the second column and return the corresponding row number of the value in first column
我有一個 csv 文件,這里有幾列。 其中一些列具有值,而另一些則沒有。 在下面的示例中,我應該編寫什么代碼來獲取 output?
Id Name Library Line Source Line Destination
0 59 Ayla 2.0 57 34
1 60 Mahmut 2.0 14 22
2 61 Mine 2.0 22 43
3 62 Greg 2.0 14 62
4 63 Mahmut 2.0 14 33
5 64 Fiko 2.0 33 82
6 65 Jasmin 82 27
7 66 Mahmut 2.0 43 11
8 67 Ashley 2.0 62 53
預期結果
必要條件如下:名稱欄中應包含“Mahmut”,並且“線路來源”字段中的數字不應在“線路目的地”區域中。
因此應該列出 index_id 為 1 和 4 的記錄。 最后,這兩條記錄的 'Line Source' 值應該是唯一的,並且 output 應該只有數字14
。
有沒有 pandas 方法可以做到這一點?
df[(df.Name == 'Mahmut') & (~df['Line Source'].isin(df['Line Destination'])]['Line Source'].unique()
鑒於:
Id Name Library Line Source Line Destination
0 59 Ayla 2.0 57 34
1 60 Mahmut 2.0 14 22
2 61 Mine 2.0 22 43
3 62 Greg 2.0 14 62
4 63 Mahmut 2.0 14 33
5 64 Fiko 2.0 33 82
6 65 Jasmin NaN 82 27
7 66 Mahmut 2.0 43 11
8 67 Ashley 2.0 62 53
正在做:
>>> df[df.Name.eq('Mahmut') & ~df['Line Source'].isin(df['Line Destination'])]
Id Name Library Line Source Line Destination
1 60 Mahmut 2.0 14 22
4 63 Mahmut 2.0 14 33
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