在分组的Pandas数据框中，删除最大值后的行。

Question

我有一个按日期排序的数据框，可以进行分组。我的目标是按变量（人）进行分组，确定每个组（人）的最大值（重量），然后删除所有在最大值（日期）之后的行。

以下是数据示例：

df = pd.DataFrame({'Person': 1,1,1,1,1,2,2,2,2,2],'Date': '1/1/2015','2/1/2015','3/1/2015','4/1/2015','5/1/2015','6/1/2011','7/1/2011','8/1/2011','9/1/2011','10/1/2011'], 'MonthNo':[1,2,3,4,5,1,2,3,4,5], 'Weight':[100,110,115,112,108,205,210,211,215,206]})

    Date      MonthNo  Person  Weight
0   1/1/2015        1       1     100
1   2/1/2015        2       1     110
2   3/1/2015        3       1     115
3   4/1/2015        4       1     112
4   5/1/2015        5       1     108
5   6/1/2011        1       2     205
6   7/1/2011        2       2     210
7   8/1/2011        3       2     211
8   9/1/2011        4       2     215
9  10/1/2011        5       2     206

以下是我想要的结果：

    Date      MonthNo  Person  Weight
0   1/1/2015        1       1     100
1   2/1/2015        2       1     110
2   3/1/2015        3       1     115
5   6/1/2011        1       2     205
6   7/1/2011        2       2     210
7   8/1/2011        3       2     211
8   9/1/2011        4       2     215

我认为值得注意的是，开始日期可能不连续，并且最大值可能出现在不同的时间。我的想法是找到每个组的最大值，获取该组最大值所在的月份编号，然后丢弃任何月份编号大于最大重量月份编号的行。到目前为止，我已经能够按组获取最大值，但无法基于此进行比较。如果需要编辑/提供更多信息，请告诉我，我在这里没有发布过很多问题！感谢您的帮助，如果我的格式/问题不清楚，对不起。

- Chris B

Answer 1

使用groupby和idxmax函数

df.groupby('Person',sort=False).apply(lambda x  : x.reset_index(drop=True).iloc[:x.reset_index(drop=True).Weight.idxmax()+1,:])

Out[131]: 
              Date  MonthNo  Person  Weight
Person                                     
1      0  1/1/2015        1       1     100
       1  2/1/2015        2       1     110
       2  3/1/2015        3       1     115
2      0  6/1/2011        1       2     205
       1  7/1/2011        2       2     210
       2  8/1/2011        3       2     211
       3  9/1/2011        4       2     215

- BENY

Answer 2

你可以使用 groupby.transform 与 idxmax。根据数据框的结构，前两步可能是不必要的。

# convert Date to datetime
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# sort by Person and Date to make index usable for next step
df = df.sort_values(['Person', 'Date']).reset_index(drop=True)

# filter for index less than idxmax transformed by group
df = df[df.index <= df.groupby('Person')['Weight'].transform('idxmax')]

print(df)

        Date  MonthNo  Person  Weight
0 2015-01-01        1       1     100
1 2015-02-01        2       1     110
2 2015-03-01        3       1     115
5 2011-06-01        1       2     205
6 2011-07-01        2       2     210
7 2011-08-01        3       2     211
8 2011-09-01        4       2     215

- jpp