如何使用熊猫创建一个新列的最大值列（对应于特定名称）？答案

【问题标题】：How do I create a new column of max values of a column(corresponding to specific name) using pandas?如何使用熊猫创建一个新列的最大值列（对应于特定名称）？
【发布时间】：2022-06-20 06:46:54
【问题描述】：

我想知道是否可以使用 Pandas 为一列的最大值创建一个新列（对应不同的名称，以便每个名称都有一个最大值）。

举个例子：

name    value    max
Alice    1        9
Linda    1        1
Ben      3        5
Alice    4        9
Alice    9        9
Ben      5        5
Linda    1        1

所以对于 Alice，我们选择 1、4 和 9 中的最大值，即 9。对于 Linda max(1,1) = 1，对于 Ben max(3,5) = 5。

我正在考虑使用.loc 选择name == "Alice"，然后获取这些行的最大值，然后创建新列。但由于我正在处理一个大型数据集，这似乎不是一个好的选择。有没有更聪明的方法来做到这一点，这样我就不需要知道具体的名字了？

【问题讨论】：

标签： python pandas csv max pandas-loc

【解决方案1】：

groupby 并取一个最大值按名称给出最大值，然后将其与原始 df 合并

df.merge(df.groupby(['name'])['value'].max().reset_index(), 
         on='name').rename(
                    columns={'value_x' : 'value', 
                             'value_y' : 'max'})

    name    value   max
0   Alice   1   9
1   Alice   4   9
2   Alice   9   9
3   Linda   1   1
4   Linda   1   1
5   Ben     3   5
6   Ben     5   5

【讨论】：

为什么要使用合并？
与 df 合并，每个名称都有最大值。对于每次出现的名称，所需的输出都需要一个最大值。因此，对于 Alice 的三行中的每一行，其值为 1、4 和 9，应为 9。
谢谢，'value_x'和'value_y'是内置的吗？另外，我尝试了 df['max'] = df.groupby(['name'])['value'].max()，并且 max 列都有 nan 值，不知道为什么。我必须使用合并吗？
另一个非常相似的：df.merge(df.groupby('name').max(), on='name', suffixes=('', 'x')).rename(columns={'valuex': 'max'})
嗨@Nan，我在后续编辑中重命名了这些列。当两个 DF 合并并具有共同名称时，可以选择为其添加后缀，默认为合并中的左右 df 分别添加 _x 和 _y。

【解决方案2】：

您可以使用transform 或map

df['max'] = df.groupby('name')['value'].transform('max')

或

df['max'] = df['name'].map(df.groupby('name')['value'].max())

【讨论】：