如何在熊猫中使用 idmax 删除一行

Question

我有一个包含日期、类型、子类型、总计列的数据框。我将它与日期、类型和子类型分组并找到总数。然后我尝试循环数据帧以从分组数据帧中找到最大值和最小值并将其传递到字典中。然后它应该从数据框中删除最小和最大行。它应该再次找到最小值和最大值并将其存储到字典中。 我无法删除最小和最大行。有人可以帮我实现这一目标 附上代码。

Combo_Dict = {}

for index, value in df_grouped_data.iterrows():
    
      max_Var = df_grouped_data[[('total', 'count')]].idxmax()
      max_Var = list(max_Var)[0][2]
      min_Var = df_grouped_data[[('total', 'count')]].idxmin()
      min_Var = list(min_Var)[0][2]
      Combo_Dict[max_Var] = min_Var

Answer 1

目前尚不完全清楚您想要实现什么，但我想您希望对每个 groupby 进行总计数，并删除计数最多和最少的那个。

在不知道您的数据是什么样子的情况下，这就是我尝试解决问题的方法：

df['group_count'] = df.groupby(['date', 'type']['subtype'].transform('count')
filtered_df = (df
    .loc[
        (df.group_count > df.group_count.min())    # all but the minimum
        & (df.group_count < df.group_count.max())  # all but the maximum
    ]
    .drop(['group_count', axis=1)
)

我希望这会有所帮助，否则，请随时就您要解决的问题提供更多详细信息。