我有一个df(dfA(，其中包括6个国家的出生预期寿命和每年gdp。具有以下结构：
country year expectancy gdp difference
chile 2000 60 1bn NA
chile 2001 63 1.5bn 0.5bn
chile 2002 65 2.5bn 0.5bn
chile 2003 68 3.5bn 1.0bn
.
.
.
chile 2015 80 10bn 10bn
每一行代表一个国家每年的数据(gdp、预期等(，从2000年到2015年，共有6个国家。
我创建了一个新的数据框架来存储每个国家的重要总体变量，例如每个国家的GDP德尔塔(2015年的GDP减去2000年的GDP(。新的df(dfB(看起来像这样：
country startEndDelta (dummydata)
Chile x
China y
Germany z
Mexico a
USA b
Zimbabwe c
我想做的是在我的newdf中添加一个新的专栏，显示每个国家哪一年的GDP增长最大。
我已经能够计算年份了，但我首先必须用来自一个国家的记录创建另一个数据帧。在这里，我按照以前的方式做。
我希望这样做的方式类似于：
dfB['biggestDeltaYear'] = ?year with the biggest increase in GDP?
其中，这一行代码填充了我的新列"biggestDeltaYear"的dfB中的每一行。
我有什么选择？
非常感谢
也许您可以尝试使用panda的groupby((方法。DataFrame
dfA.groupby('country').apply(lambda x:x['year'].iloc[x['difference'].argmax()])
这里有另一个选项：
dfA['biggestDeltaYear'] = (dfA.iloc[dfA.groupby('country')['difference']
.apply(lambda x: x.argmax())]['year'])
您应该能够使用groupby实现这一点，并在Pandas中应用lambda运算。下面是我画的一个例子：
考虑以下数据：
Country,Year,GDP
Chile,2011,1.5
Chile,2012,1
Chile,2013,2
Chile,2014,2.3
Chile,2015,3.2
Nigeria,2011,0.6
Nigeria,2012,0.9
Nigeria,2013,2.1
Nigeria,2014,2.2
Nigeria,2015,2.6
Australia,2011,10.4
Australia,2012,14.4
Australia,2013,12.3
Australia,2014,13.3
Australia,2015,15
首先，我们在国家层面应用差异操作：
df['diff'] = df.groupby("Country")["GDP"].transform(pd.DataFrame.diff)
Country Year GDP diff
0 Chile 2011 1.5 NaN
1 Chile 2012 1.0 -0.5
2 Chile 2013 2.0 1.0
3 Chile 2014 2.3 0.3
4 Chile 2015 3.2 0.9
5 Nigeria 2011 0.6 NaN
6 Nigeria 2012 0.9 0.3
7 Nigeria 2013 2.1 1.2
8 Nigeria 2014 2.2 0.1
9 Nigeria 2015 2.6 0.4
10 Australia 2011 10.4 NaN
11 Australia 2012 14.4 4.0
12 Australia 2013 12.3 -2.1
13 Australia 2014 13.3 1.0
14 Australia 2015 15.0 1.7
然后我们可以根据最大值生成一个布尔列：
df['biggestDeltaYear'] = df.groupby("Country")['diff'].apply(lambda x:x==x.max())
Country Year GDP diff biggestDeltaYear
0 Chile 2011 1.5 NaN False
1 Chile 2012 1.0 -0.5 False
2 Chile 2013 2.0 1.0 True
3 Chile 2014 2.3 0.3 False
4 Chile 2015 3.2 0.9 False
5 Nigeria 2011 0.6 NaN False
6 Nigeria 2012 0.9 0.3 False
7 Nigeria 2013 2.1 1.2 True
8 Nigeria 2014 2.2 0.1 False
9 Nigeria 2015 2.6 0.4 False
10 Australia 2011 10.4 NaN False
11 Australia 2012 14.4 4.0 True
12 Australia 2013 12.3 -2.1 False
13 Australia 2014 13.3 1.0 False
14 Australia 2015 15.0 1.7 False
实际年份值也可以使用获得，而不是布尔值
df['Year'][df.groupby("Country")['diff'].apply(lambda x:x==x.max())]
或者，
df.iloc[df.groupby("Country")['diff'].apply(lambda x:x.idxmax())]['Year']
HTH。