<\/p>\n
H\u00e4ufig m\u00f6chten Sie m\u00f6glicherweise den Maximalwert pro Gruppe in einem Pandas-DataFrame ermitteln.<\/span><\/p>\n Gl\u00fccklicherweise ist dies mit den Funktionen groupby()<\/strong> und max()<\/strong> mit der folgenden Syntax einfach zu bewerkstelligen:<\/span><\/p>\n In diesem Tutorial werden mehrere Beispiele f\u00fcr die praktische Verwendung dieser Funktion anhand des folgenden Pandas DataFrame erl\u00e4utert:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Sie den Maximalwert mehrerer Spalten finden, gruppiert nach einer Variablen in einem DataFrame:<\/span><\/p>\n Aus dem Ergebnis k\u00f6nnen wir Folgendes erkennen:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass wir die Funktion \u201ereset_index()\u201c<\/strong> verwendet haben, um sicherzustellen, dass der Index mit dem Index des urspr\u00fcnglichen DataFrame \u00fcbereinstimmt.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie man den Maximalwert einer einzelnen Spalte findet, gruppiert nach einer einzelnen Variablen:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen auch die Funktion sort_values()<\/strong> verwenden, um die Maximalwerte zu sortieren.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen aufsteigend=False<\/strong> angeben, um vom gr\u00f6\u00dften zum kleinsten zu sortieren:<\/span><\/p>\n Oder wir k\u00f6nnen aufsteigend=True<\/strong> angeben, um vom Kleinsten zum Gr\u00f6\u00dften zu sortieren:<\/span><\/p>\n So berechnen Sie die Summe der Spalten in Pandas<\/a> H\u00e4ufig m\u00f6chten Sie m\u00f6glicherweise den Maximalwert pro Gruppe in einem Pandas-DataFrame ermitteln. Gl\u00fccklicherweise ist dies mit den Funktionen groupby() und max() mit der folgenden Syntax einfach zu bewerkstelligen: df. groupby (‚ column_name ‚). max () In diesem Tutorial werden mehrere Beispiele f\u00fcr die praktische Verwendung dieser Funktion anhand des folgenden Pandas DataFrame erl\u00e4utert: import pandas […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df. groupby<\/span> (' column_name<\/span> '). max<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd<\/span>\n\n#create pandas DataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({'team': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],\n 'points':[24, 23, 27, 11, 14, 8, 13],\n 'rebounds': [11, 8, 7, 6, 6, 5, 12]})\n\n#display DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points rebounds\n0 to 24 11\n1 to 23 8\n2 B 27 7\n3 B 11 6\n4 B 14 6\n5 C 8 5\n6 C 13 12<\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: Maximalwert mehrerer Spalten gruppiert nach einer Variablen<\/strong><\/h3>\n
#find max values of points and rebounds, grouped by team<\/span>\ndf. groupby<\/span> (' team<\/span> '). max<\/span> (). reset_index<\/span> ()\n\n\n team points rebounds\n0 to 24 11\n1 B 27 7\n2 C 13 12\n<\/strong><\/pre>\n\n
Beispiel 2:<\/strong> Maximalwert einer einzelnen Spalte, gruppiert nach einer Variablen<\/strong><\/h3>\n
#find max value of points, grouped by team<\/span>\ndf. groupby<\/span> (' team<\/span> ')[' points<\/span> ']. max<\/span> (). reset_index<\/span> ()\n\n team points\n0 to 24\n1 B 27\n2 C 13<\/strong><\/pre>\n Beispiel 3:<\/strong> Sortieren nach Maximalwerten<\/strong><\/h3>\n
#find max value by team, sort descending<\/span>\ndf. groupby<\/span> (' team<\/span> ')[' points<\/span> ']. max<\/span> (). reset_index<\/span> (). sort_values<\/span> ([' points<\/span> '], ascending= False<\/span> )\n\n\n team points\n1 B 27\n0 to 24\n2 C 13\n<\/strong><\/pre>\n #find max value by team, sort ascending<\/span> \ndf. groupby<\/span> (' team<\/span> ')[' points<\/span> ']. max<\/span> (). reset_index<\/span> (). sort_values<\/span> ([' points<\/span> '], ascending= True<\/span> ) \n\n team points\n2 C 13\n0 to 24\n1 B 27\n<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So berechnen Sie den Durchschnitt der Spalten in Pandas<\/a>
So ermitteln Sie den Maximalwert von Spalten in Pandas<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"