Pandas 分组，聚合，然后 Return 不同的列

Question

我有一个 pandas DataFrame 包含棒球守备统计数据。每行显示一名球员在其职业生涯中在给定位置出场了多少场比赛。

我希望能够 return 每个球员一行，包含他们多年来打得最多的位置。在上面的示例中，生成的 DataFrame 将是：

Player	Position
Brock Holt	3B
Ben Zobrist	OF

我一直在尝试像这样按玩家分组并按游戏汇总

df.groupby('Player').agg({'Games':['max']})

它只提供了球员的名字和在一个位置上的最大比赛次数以及

df.groupby('Player')['Position'].agg({'Games':['max']})

哪个 return 是错误 "nested renamer is not supported."

Answer 1

您可以转换 max 并使用 eq 创建一个布尔掩码，其中 True 对应于每个玩家玩得最多的游戏行。然后筛选 df:

msk = df.groupby('Player')['Games'].transform('max').eq(df['Games'])
out = df[msk].drop(columns='Games')

输出：

        Player Position
1   Brock Holt       3B
2  Ben Zobrist       OF

Answer 2

您也可以直接使用 groupby 和 max，如下所示：

df.groupby(['Player']).max()

产量：

           Position Games
Player      
Ben Zobrist OF      100
Brock Holt  3B      70

Pandas Group By, Aggregate, Then Return A Different Column