如何在Pandas中按site分组提取temp列最大值对应的行？

示例DataFrame：

site  temp  month  day
A     15    7      18
A     11    6      12
A     22    9       3
B      9    4      23
B      3    2      11
B     -1    5      18

需要输出每个site对应temp列最大值所在的行，预期结果：

site  temp  month  day
A     22    9      3
B      9    4     23

尝试以下代码后得到错误结果（输出全局最大值22重复两次）：

for i in DF['site'].unique():
    print(DF.temp.max())

解决方案 #

错误原因 #

你的代码每次循环都直接调用DF.temp.max()，这是计算整个DataFrame的temp全局最大值，没有针对当前循环的site筛选数据，所以会重复输出全局最大值22。

方法1：groupby + idxmax（推荐） #

通过分组找到每个site组内temp最大值的索引，再提取对应行：

# 获取每个site组内temp最大值的行索引
max_indices = DF.groupby('site')['temp'].idxmax()
# 根据索引提取目标行
result = DF.loc[max_indices]
print(result)

方法2：transform 筛选 #

用transform生成每个组的最大值列，再匹配筛选：

# 为每行生成其所在site组的temp最大值
group_temp_max = DF.groupby('site')['temp'].transform('max')
# 筛选temp等于组内最大值的行
result = DF[DF['temp'] == group_temp_max]
print(result)

方法3：改进循环（不推荐，大数据集效率低） #

如果坚持用循环，每次需先筛选当前site的子数据集：

for site in DF['site'].unique():
    site_subset = DF[DF['site'] == site]
    max_row = site_subset[site_subset['temp'] == site_subset['temp'].max()]
    print(max_row)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2100039