행 조건이있는 최대 값 열 가져 오기

쿨쿨

팬더 데이터 프레임의 2 개 열에 따라 최대 값을 가져오고 싶습니다. 나는 1 열에 따라 이것을 관리했지만 2는 아닙니다.

1 개 열의 경우 :

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"name": list("ABABCD"), "value": np.arange(6)})
maxes = df.groupby(["name"]).agg("max")
df["maxvalue"]=df["name"].apply(lambda x: maxes.loc[x])
>>> df
   name value maxvalue
0   A     0     2
1   B     1     3
2   A     2     2
3   B     3     3
4   C     4     4
5   D     5     5

2 열의 경우 이것을 시도했지만 작동하지 않습니다.

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"name": list("ABABCD"),"name2": list("MNOMNO"), "value": np.arange(6)})
maxes = df.groupby(["name","name2"]).agg("max")
df["maxvalue"]=df[["name","name2"]].apply(lambda x: maxes.loc[x])

여러 열에 대해 어떻게 수행 할 수 있습니까?

샤이도

사용 transform대신에 agg. 하나 또는 두 개의 열을 사용하는 것은 정확히 동일하며 두 개의 열에 대해 다음과 같습니다.

df["maxvalue"] = df.groupby(["name", "name2"]).transform("max")

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