如何显示不会出现在 groupby 和 agg 函数中的列名？答案

【问题标题】：How to display a column name which isnt going to be in groupby or agg function?如何显示不会出现在 groupby 和 agg 函数中的列名？
【发布时间】：2021-09-08 13:43:34
【问题描述】：

我有 Comp(PL,Bundesliga etc) 专栏和 gls 专栏和球员专栏

standard.groupby(['Comp'])['Gls'].max()

通过使用它，我可以在每个联赛中最大化目标

Comp

de Bundesliga         41

eng Premier League    23

es La Liga            30

fr Ligue 1            27

it Serie A            29

但是我怎样才能显示进球的球员的名字呢？

我用过这个，

f = {'Gls': 'max','Player': 'first'} 
standard.groupby(['Comp'], as_index=False).agg(f)

它仍然不会给出想要的结果，因为它只显示每个联赛的名字

    Comp            Gls Player

0   de Bundesliga   41  Issah Abbas\Issah-Abbas

1   eng Premier League  23  Patrick van Aanholt\Patrick-van-Aanholt

2   es La Liga  30  Sabit Abdulai\Sabit-Abdulai

3   fr Ligue 1  27  Ismael Aaneba\Ismael-Aaneba

4   it Serie A  29  Gennaro Acampora\Gennaro-Acampora

【问题讨论】：

这能回答你的问题吗？ Pandas groupby and aggregation output should include all the original columns (including the ones not aggregated on)
我用过这个 ,f = {'Gls': 'max','Player': 'first'} standard.groupby(['Comp'], as_index=False).agg(f )
@adadadad，如果您可以将数据框结构放在帖子上会很好这样，其他人可以理解并复制您的实际或示例数据，以向您展示您需要的结果。

标签： python pandas

【解决方案1】：

你可以去idxmax找到那些最大值的索引和loc帧与那些也得到player信息：

standard.loc[standard.groupby("Comp").Gls.idxmax()]

【讨论】：

@adadadad 对不起，这是一个额外的术语。它也有效，因为to_numpy 给出了系列的值，例如，[0, 4, 2] 没有键（索引）。但是由于我们使用一个系列（方括号中的那个人）进行索引，所以无论如何都会使用它的值，并且to_numpy 不是必需的。

【解决方案2】：

你可以试试下面：

您将获得实际的数据框。

standard.groupby(['Comp'])['Gls'].transform(max) == df['Gls']

或

standard[standard['Gls'] == standard.groupby(['comp'])['Gls'].transform(max)]

或

使用nlargest

standard.groupby(['Comp']).apply(lambda x: x.nlargest(1, "Gls")).reset_index(drop=True)

【讨论】：