Una tarea que se puede hacer fácilmente en SQL agrupar una tabla por una columna, seleccionar los registros que tengan el valor máximo en otra columna, junto al resto de campos de los registros. Es decir, buscar los valores máximos de un subconjunto. Una tarea que también se puede hacer en pandas con un poco de trabajo.
Planteamiento del problema
Si tenemos una tabla como la siguiente.
| C1 | C2 | C3 |
| x | a | 12 |
| x | b | 2 |
| x | c | 7 |
| y | d | 3 |
| y | e | 6 |
| y | f | 9 |
| z | g | 11 |
Se desea buscar los registros máximos de la columna “C3” para cada uno de los valores diferente de la columna “C1”. Es decir, cuando para “x” se busca el registro con valor 12 en “C3”, para “y” con valor 9 y para “z” 11. Además, se quiere obtener los valores asociados en la columna “C2” o cualquier otra que pueda tener la tabla.
Uso de gropuBy y agg para filtrar en subconjunto de un dataframe.
Una posible solución al problema es usar el comando gropuBy junto a agg para identificar la posición de los máximos en el dataframe. En el caso de conocer los índices de los registros, estos se pueden utilizar para como filtros de selección.
Como parámetro del método agg se puede utilizar el nombre de una función o, más genéricamente, una función lambda. Lo que le llega a esta función son los registros de la columna que se corresponden con la agrupación. Así si se indica que el método se aplique sobre la columna “C3” se puede obtener los índices en los que se encuentran los máximos con idmax()o los mínimos con idmin(). Es decir, la posición de los máximos se puede obtener mediante el siguiente código.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'C1': ["x", "x", "x", "y", "y", "y", "z"],
'C2': ["a", "b", "c", "d", "e", "f", "g"],
'C3': [12, 2, 7, 3, 6, 9, 11]})
df.groupby('C1').agg(max_ = ('C3', lambda data: data.idxmax()))max_ C1 x 0 y 5 z 6
Ahora simplemente se puede utilizar esta columna para filtrar los resultados que se desean extraer.
df.iloc[df.groupby('C1').agg(max_ = ('C3', lambda data: data.idxmax())).max_]C1 C2 C3 0 x a 12 5 y f 9 6 z g 11
Siendo posible seleccionar solamente algunas de las columnas del dataframe.
Conclusiones
En esta entrada se ha visto cómo los valores máximos de un subconjunto en un dataframe pandas. Aunque el método propuesto también se podría utilizar para seleccionar los mínimos. Un truco que podría de utilidad en algunas situaciones.
Imagen de nextvoyage en Pixabay
Muy buen post!!!
Si tuviera en la columna C3 otro valor igual para un C1, como puedo hacer para que me traiga todos los valores. Por ejempño
C1 C3
x 2
x 2
x 1
y 1
cual seria la funcion para que me traiga las dos posiciones del indice para x (que vale 2), es decir que me traiga el indece 0 y el 1
Eso es algo que se puede conseguir con el método index de los DataFrames. Para el ejemplo propuesto se puede hacer con:
df.index[df.C3 == 2].tolist()hola, si importe una matriz, ¿como es posible sacar el maximo valor de una columna y me indique el valor maximo y su posicion?
El máximo con np.amax() y el la posición de este con np.where()
En mi caso, quiero seleccionar el coche más vendido por comunidades autónoma. Creo que me lo ha dado , es posible que me los sume?
Es posible, si se puede usar el método sum() despues de la agrupación para obtener la suma de los elementos. Por ejemplo, en el código de la entrada sola habría que hacer
df.iloc[df.groupby('C1').agg(max_ = ('C3', lambda data: data.idxmax())).max_].sum()para obtener la concatenación de las cadenas de texto (C1 y C2) y la suma de los valores numéricos (C3).