Come trovare il valore massimo per gruppo su pandas

Spesso potresti voler trovare il valore massimo per gruppo in un DataFrame panda.

Fortunatamente, questo è facile da fare utilizzando le funzioni groupby() e max() con la seguente sintassi:

 df. groupby (' column_name '). max ()

Questo tutorial spiega diversi esempi di utilizzo pratico di questa funzione utilizzando i seguenti DataFrame panda:

 import pandas as pd

#create pandas DataFrame
df = pd. DataFrame ({'team': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                   'points':[24, 23, 27, 11, 14, 8, 13],
                   'rebounds': [11, 8, 7, 6, 6, 5, 12]})

#display DataFrame
print (df)

  team points rebounds
0 to 24 11
1 to 23 8
2 B 27 7
3 B 11 6
4 B 14 6
5 C 8 5
6 C 13 12

Esempio 1: valore massimo di più colonne raggruppate per una variabile

Il codice seguente mostra come trovare il valore massimo di più colonne, raggruppate da una variabile in un DataFrame:

 #find max values of points and rebounds, grouped by team
df. groupby (' team '). max (). reset_index ()


        team points rebounds
0 to 24 11
1 B 27 7
2 C 13 12

Dal risultato possiamo vedere che:

• La squadra A ha un valore massimo di punti pari a 24 e un valore massimo di rimbalzi pari a 11.
• La squadra B ha un valore massimo di punti pari a 27 e un valore massimo di rimbalzi pari a 7.
• La squadra C ha un valore massimo di punti di 13 e un valore massimo di rimbalzi di 12.

Tieni presente che abbiamo utilizzato la funzione reset_index() per garantire che l’indice corrisponda all’indice del DataFrame originale.

Esempio 2: Valore massimo di una singola colonna raggruppata per una variabile

Il codice seguente mostra come trovare il valore massimo di una singola colonna, raggruppata su un’unica variabile:

 #find max value of points, grouped by team
df. groupby (' team ')[' points ']. max (). reset_index ()

        team points
0 to 24
1 B 27
2 C 13

Esempio 3: ordinamento per valori massimi

Possiamo anche usare la funzione sort_values() per ordinare i valori massimi.

Possiamo specificare ascending=False per ordinare dal più grande al più piccolo:

 #find max value by team, sort descending
df. groupby (' team ')[' points ']. max (). reset_index (). sort_values ([' points '], ascending= False )


        team points
1 B 27
0 to 24
2 C 13

Oppure possiamo specificare ascending=True per ordinare dal più piccolo al più grande:

 #find max value by team, sort ascending 
df. groupby (' team ')[' points ']. max (). reset_index (). sort_values ([' points '], ascending= True ) 

        team points
2 C 13
0 to 24
1 B 27

Risorse addizionali

Come calcolare la somma delle colonne in Pandas
Come calcolare la media delle colonne in Pandas
Come trovare il valore massimo delle colonne in Pandas