Pandas Group By，Aggregate，然后返回不同的列

Question

我有一个pandas DataFrame，其中包含棒球防守统计数据。每一行都显示了一名球员在其职业生涯中在特定位置上出场的次数。

游戏

玩家		位置
Brock Holt	2B	20
Brock Holt
Ben Zobrist
Ben Zobrist	2B	15

您可以转换max并使用eq创建布尔掩码，其中True对应于每个玩家玩得最多的游戏行。然后过滤df:

msk = df.groupby('Player')['Games'].transform('max').eq(df['Games'])
out = df[msk].drop(columns='Games')

输出：

Player Position
1   Brock Holt       3B
2  Ben Zobrist       OF

您也可以直接使用groupby和max，如下所示：

df.groupby(['Player']).max()  

收益率：

Position Games
Player      
Ben Zobrist OF      100
Brock Holt  3B      70