如何基于字符串层级对pandas dataframe分组并提取各客户最高优先级

实现方法 #

先把Priority字段设置为符合优先级规则的有序分类类型，让pandas可以识别Low<Medium<High的大小逻辑，之后分组取最大值即可，代码如下：

import pandas as pd

# 构造示例数据，已有数据可以跳过这步
df = pd.DataFrame({
    'Client': ['Client 1', 'Client 1', 'Client 2', 'Client 2', 'Client 3'],
    'Priority': ['Low', 'Medium', 'Low', 'High', 'Low']
})

# 定义优先级顺序，转换为有序分类类型
priority_order = ['Low', 'Medium', 'High']
df['Priority'] = pd.Categorical(df['Priority'], categories=priority_order, ordered=True)

# 按客户分组取最高优先级
res = df.groupby('Client', as_index=False)['Priority'].max()

运行后得到的res就是你需要的结果：

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