问题描述
我有多个列和max group by问题。
A B C D E F G H
x q e m k 2 1 y
x q e n l 5 2 y
x w e b j 7 3 y
x w e v h 3 4 y
此查询是正确的，并返回我想要的。
SELECT A, B, C, D, E, MAX(F) FROM mytable group by A, B, C
结果
x q e n l 5
x w e b j 7
如何在大熊猫中实现？
我尝试这样：
df.groupby(['A', 'B', 'C'], as_index=False)['F'].max()
这就是这样：
SELECT A, B, C, MAX(F) FROM mytable group by A, B, C
这也行不通
df.groupby(['A', 'B', 'C'], as_index=False)['F','D','E'].max()
如何在SQL查询中也返回D，E列？
1楼
好像你需要
groups = ['A', 'B', 'C']
selects = ['A', 'B', 'C','D', 'E','F']
df.groupby(groups, as_index=False).apply(lambda s: s.loc[s.F.idxmax(), selects]).reset_index(drop=True)
A B C D E F
0 x q e n l 5
1 x w e b j 7
2楼
尝试这样的事情：
df.groupby(['A', 'B', 'C'], as_index=False).agg({'D': 'first', 'E': 'last', 'F': 'max'})