Pandas 函数类似于 SQL rank 和 partition [重复]

Question

我有以下数据

ID        DD         DAYS   VALUE
 1     08-MAR-19      4      500
 1     09-MAR-19      1      1500
 2     13-MAR-19      0       0

我想选择 ID 1 的最大天数，它只会返回 4 的行。 在 SQL 中，我使用以下查询

select aa.*, rank() over (partition by ID order by DAYS desc) rank_n;

只返回

 ID        DD         DAYS   VALUE 
    1     08-MAR-19      4       500
    2     13-MAR-19      0       0

我怎样才能在熊猫中做同样的事情

Answer 1

这是另一个使用 loc 的选项，它用于 pandas 中的旧 select 函数。

import pandas as pd
data = {'id':[1,1,4],'DD':['08-MAR-19','09-MAR-19','13-MAR-19'],'DAYS':[4,1,0],'VALUE':[500,1500,0]}
df = pd.DataFrame(data)

df = df.loc[(df['id'] == 1) & (df['DAYS'] == max(df['DAYS']))]
print(df)

输出：

   id         DD  DAYS  VALUE
0   1  08-MAR-19     4    500