<\/p>\n
Freq\u00fcentemente, voc\u00ea pode querer encontrar o valor m\u00e1ximo por grupo em um DataFrame do pandas.<\/span><\/p>\n Felizmente, isso \u00e9 f\u00e1cil de fazer usando as fun\u00e7\u00f5es groupby()<\/strong> e max()<\/strong> com a seguinte sintaxe:<\/span><\/p>\n Este tutorial explica v\u00e1rios exemplos de uso pr\u00e1tico desta fun\u00e7\u00e3o usando o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como encontrar o valor m\u00e1ximo de m\u00faltiplas colunas, agrupadas por uma vari\u00e1vel em um DataFrame:<\/span><\/p>\n Pelo resultado podemos ver que:<\/span><\/p>\n Observe que usamos a fun\u00e7\u00e3o reset_index()<\/strong> para garantir que o \u00edndice corresponda ao \u00edndice do DataFrame original.<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como encontrar o valor m\u00e1ximo de uma \u00fanica coluna, agrupada em uma \u00fanica vari\u00e1vel:<\/span><\/p>\n Tamb\u00e9m podemos usar a fun\u00e7\u00e3o sort_values()<\/strong> para classificar os valores m\u00e1ximos.<\/span><\/p>\n Podemos especificar ascendente=Falso<\/strong> para classificar do maior para o menor:<\/span><\/p>\n Ou podemos especificar ascendente=True<\/strong> para classificar do menor para o maior:<\/span><\/p>\n Como calcular a soma das colunas no Pandas<\/a> Freq\u00fcentemente, voc\u00ea pode querer encontrar o valor m\u00e1ximo por grupo em um DataFrame do pandas. Felizmente, isso \u00e9 f\u00e1cil de fazer usando as fun\u00e7\u00f5es groupby() e max() com a seguinte sintaxe: df. groupby (‘ column_name ‘). max () Este tutorial explica v\u00e1rios exemplos de uso pr\u00e1tico desta fun\u00e7\u00e3o usando o seguinte DataFrame do pandas: import […]<\/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":[],"class_list":["post-1266","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"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 Exemplo 1: valor m\u00e1ximo de diversas colunas agrupadas por uma vari\u00e1vel<\/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
Exemplo 2:<\/strong> Valor m\u00e1ximo de uma \u00fanica coluna agrupada por uma vari\u00e1vel<\/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 Exemplo 3:<\/strong> Classificar por valores m\u00e1ximos<\/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 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como calcular a m\u00e9dia das colunas no Pandas<\/a>
Como encontrar o valor m\u00e1ximo das colunas no Pandas<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"