根据另一列中的变化条件返回一列中的最大值答案

【问题标题】：Returning max value in one column based on changing condition in another column根据另一列中的变化条件返回一列中的最大值
【发布时间】：2023-01-10 10:37:39
【问题描述】：

我有一个看起来像这样的数据集：

|        | season   |  stormid |  vmax |
 
|0       |  1970    | SH071970 |   1 |
|1       |  1970    | SH071971 |   6 |
|2       |  1970    | SH071970 |   3 |
|3       |  1970    | SH071971 |   9 |

我想为每个可以作为附加列添加到另一个数据帧的唯一 stormid 返回 vmax 的最大值。

到目前为止我已经尝试过

df['vmax'] = df['stormid']['vmax'].max()

没有运气。

是否可以编写一个 for 循环来遍历 stormid（我已将其存储在另一个数据框中）并从 vmax 列返回最大值？

【问题讨论】：

标签： python conditional-statements max multiple-columns

【解决方案1】：

使用groupby。示例代码在这里。

df.groupby('stromid')['vmax'].max()

根据stromid返回索引为stormid，值为vmax最大值的pandas Series

【讨论】：