按字段/列的最大值选择每个字段/列的实例/行（按字段/列分组）
创始人
2024-09-02 13:32:54
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以下是一个示例解决方法，使用Python的pandas库来按字段/列的最大值选择每个字段/列的实例/行（按字段/列分组）：
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
data = {
'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, 13, 14, 15]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 按字段/列的最大值选择每个字段/列的实例/行
max_values = df.max()
result = df.loc[df.isin(max_values).any(axis=1)]
print(result)
输出结果为：
A B C
4 5 10 15
这个示例中，我们首先创建了一个示例数据集。然后，我们使用df.max()函数来计算每个字段/列的最大值。接下来，我们使用df.isin()函数和any(axis=1)条件来选择具有最大值的实例/行。最后，我们使用df.loc[]来获取满足条件的实例/行。
请注意，这只是一个示例解决方法，实际应用中你可能需要根据你的具体需求进行修改。
下一篇：按字段拆分向量，保持顺序
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