需要 df.groupby() 修改帮助

Question

这是我的表：

A  B  C  E
0  1  1  5  4
1  1  1  1  1
2  3  3  8  2

现在，我想按 A 列和 B 列对所有行进行分组.C 列应该相加，对于 E 列，我想使用值 C 为 max 的值。

我做了第一部分，将 A 和 B 分组并对 C 求和。我这样做了：

df = df.groupby(['A', 'B'])['C'].sum()

但是在这一点上，我不确定如何判断 E 列应该取 C 为 max 的值。

最终结果应如下所示：

A  B  C  E
0  1  1  6  4
1  3  3  8  2

有人可以帮助我完成这件过去的作品吗？ 谢谢！

Answer 1

按C排序后将groupby与agg一起使用。

通常，如果要将不同的函数应用于不同的列，DataFrameGroupBy.agg允许您传递一个字典，指定对每个列应用哪个操作：

df.sort_values('C').groupby(['A', 'B'], sort=False).agg({'C': 'sum', 'E': 'last'})
C  E
A B
1 1  6  4
3 3  8  2

通过首先按列C排序，而不是作为groupby的一部分进行排序，我们可以选择每组E的最后一个值，该值将与每个组的最大值C一致。