将列表从一个数据框扩展到另一个数据框 pandas

Question

我希望在以下方面得到帮助：

我在下面有一个给定的 df：

df
fruit   State  Count
apples     CA   45
apples     VT   54
apples     MI   18
pears      TX   20
pears      AZ   89
plums      NV   62
plums      ID   10

我对每个州的每个水果进行了所有最高计数，并且能够得到如下结果：

df2
fruit      State   Count
apples     VT      54
pears      AZ      89
plums      NV      62

现在我想弄清楚如何从 df2 中获取 'State' 值作为 df 中的新列，看起来像这样：

df
fruit   State  Count  Main
apples     CA   45    VT
apples     VT   54    VT
apples     MI   18    VT
pears      TX   20    AZ
pears      AZ   89    AZ
plums      NV   62    NV
plums      ID   10    NV

我可以用 .transform() 函数做类似的事情，但我只知道在调用 max 函数时如何做。我可以运行转换 df['list'] 吗？还是我在这里遗漏了其他东西？

Answer 1

使用 GroupBy.transform by DataFrameGroupBy.idxmax, but first need set_index 按列索引 State:

df['new'] = df.set_index('State').groupby('fruit')['Count'].transform('idxmax').values
print (df)
    fruit State  Count new
0  apples    CA     45  VT
1  apples    VT     54  VT
2  apples    MI     18  VT
3   pears    TX     20  AZ
4   pears    AZ     89  AZ
5   plums    NV     62  NV
6   plums    ID     10  NV

sort_values, drop_duplicates and set_index for map 的另一种解决方案 Series:

s = (df.sort_values('Count', ascending= False)
       .drop_duplicates('fruit')
       .set_index('fruit')['State'])
print (s)
fruit
pears     AZ
plums     NV
apples    VT
Name: State, dtype: object

df['new'] = df['fruit'].map(s)
print (df)
    fruit State  Count new
0  apples    CA     45  VT
1  apples    VT     54  VT
2  apples    MI     18  VT
3   pears    TX     20  AZ
4   pears    AZ     89  AZ
5   plums    NV     62  NV
6   plums    ID     10  NV

Answer 2

两步 :-) 没有 groupby

df2=df.sort_values('Count').drop_duplicates('fruit',keep='last')
df['new']=df.fruit.map(df2.set_index('fruit').State)
df
Out[240]: 
    fruit State  Count new
0  apples    CA     45  VT
1  apples    VT     54  VT
2  apples    MI     18  VT
3   pears    TX     20  AZ
4   pears    AZ     89  AZ
5   plums    NV     62  NV
6   plums    ID     10  NV

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