Comment trouver la valeur maximale par groupe chez Pandas

Souvent, vous souhaiterez peut-être trouver la valeur maximale par groupe dans un DataFrame pandas.

Heureusement, cela est facile à faire en utilisant les fonctions groupby() et max() avec la syntaxe suivante :

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

Ce tutoriel explique plusieurs exemples d’utilisation pratique de cette fonction à l’aide du DataFrame pandas suivant :

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    A      24        11
1    A      23         8
2    B      27         7
3    B      11         6
4    B      14         6
5    C       8         5
6    C      13        12

Exemple 1 : valeur maximale de plusieurs colonnes regroupées par une variable

Le code suivant montre comment trouver la valeur maximale de plusieurs colonnes, regroupées par une variable dans un DataFrame :

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


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

D’après le résultat, nous pouvons voir que :

• L’équipe A a une valeur maximale de points de 24 et une valeur maximale de rebonds de 11.
• L’équipe B a une valeur maximale de points de 27 et une valeur maximale de rebonds de 7.
• L’équipe C a une valeur maximale de points de 13 et une valeur maximale de rebonds de 12.

Notez que nous avons utilisé la fonction reset_index() pour garantir que l’index correspond à l’index du DataFrame d’origine.

Exemple 2 : valeur maximale d’une seule colonne regroupée par une variable

Le code suivant montre comment trouver la valeur maximale d’une seule colonne, regroupée sur une seule variable :

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

        team	points
0	A	24
1	B	27
2	C	13

Exemple 3 : Trier par valeurs maximales

Nous pouvons également utiliser la fonction sort_values() pour trier les valeurs maximales.

Nous pouvons spécifier ascending=False pour trier du plus grand au plus petit :

#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	A	24
2	C	13

Ou nous pouvons spécifier ascending=True pour trier du plus petit au plus grand :

#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	A	24
1	B	27

Ressources additionnelles

Comment calculer la somme des colonnes dans Pandas
Comment calculer la moyenne des colonnes dans Pandas
Comment trouver la valeur maximale des colonnes dans Pandas