熊猫群体2列，选择第3列的最大值

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编辑：请用现有代码更新此帖子。我使用ArcPy中的要素类转换为numpy的阵列，然后大熊猫数据帧：熊猫群体2列，选择第3列的最大值

itsct_nparr = arcpy.da.FeatureClassToNumPyArray(prItsct, ['FID_preproc','PLANREG_NAME','Shape_Area']) 
#create a pandas DataFrame objects from the NumPy arrays 
itsct_df = DataFrame(itsct_nparr, columns=['FID_preproc','PLANREG_NAME','Shape_Area']) 
maxarea = itsct_df.groupby(['FID_preproc','PLANREG_NAME'], as_index=False).max() 
maxarea.to_csv(csvout) 
del itsct_nparr

正如标题所暗示的，我试图按FID_preproc和使用Shape_Area的最大NAME。

Input: 
FID_preproc NAME Shape_Area 
1340   A 25952.35775 
1341   A 118099.5219 
1341   B 305220.1244 
1342   A 12053.13585 


Desired Result: 
FID_preproc NAME Shape_Area 
1340   A 25952.35775 
1341   B 305220.1244 
1342   A 12053.13585

这让我接近我想要的，但产生了与上面的第一个样本集相同的结果。

maxarea = itsct_df.groupby(['FID_preproc','PLANREG_NAME'], as_index=False).Shape_Area.max()

来源

2017-08-04 user2309282

你的问题是什么？你写的代码会给你你的结果， –

当我将maxarea datafram保存为csv时，它会生成与上面的“Input”样本相同的结果，而不是“期望的结果”。 – user2309282

does'maxarea = itsct_df.loc [itsct_df.groupby（'FID_preproc'，as_index = False）['Shape_Area'] .idxmax（）]'然后呢？ – EdChum

在我看来，你其实只是想为每个FID_preproc最大形状区域：

In[34]: 
maxarea = df.loc[df.groupby('FID_preproc', as_index=False)['Shape_Area'].idxmax()] 
maxarea 

Out[34]: 
    FID_preproc NAME Shape_Area 
0   1340 A 25952.35775 
2   1341 B 305220.12440 
3   1342 A 12053.13585

如果groupby第一列，然后调用idxmax这将返回的索引标签最大值，然后你可以通过这些来的原稿DF索引

来源

2017-08-04 13:25:26 EdChum

Ed，我得到错误“AttributeError：'DataFrame'对象没有属性'loc'” – user2309282

请发布产生此错误的原始数据和代码 – EdChum

Ed - 示例数据是什么实际上在源（可能是一个CSV例如）填充数据帧。我复制并粘贴您的示例解决方案，并生成该错误。 – user2309282

尝试：

maxarea = itsct_df.groupby(['FID_preproc','PLANREG_NAME'], as_index=False).max()

来源

2017-08-04 13:32:30

不，这是错的，这返回原来的df – EdChum

谢谢Kanav。但是，这与输入示例相同，而不是所需结果。 – user2309282

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