我有这样的数据；
>> df
A B C
0 1 5 1
1 1 7 1
2 1 6 1
3 1 7 1
4 2 5 1
5 2 8 1
6 2 6 1
7 3 7 1
8 3 9 1
9 4 6 1
10 4 7 1
11 4 1 1
我想根据A列获取B列的最大值和最小值（对于A列的每个相同值，我想在B列中找到最小值和最大值），并想在原始表上写入结果。我的代码是：
df1 = df.groupby(['A']).B.transform(max)
df1 = df1.rename(columns={'B':'B_max'})
df2 = df.groupby.(['A']).B.transform(min)
df1 = df1.rename(columns={'B':'B_min'})
df3 = df.join(df1['B_max']).join(df2['B_min'])
这就是结果。
A B C B_max B_min
0 1 5 1
1 1 7 1 7
2 1 6 1
3 1 4 1 4
4 2 5 1
5 2 8 1 8
6 2 6 1 6
7 3 7 1 7
8 3 9 1 9
9 4 6 1
10 4 7 1 7
11 4 1 1 1
但是我想桌子看起来像这样；
A B C B_max B_min
0 1 5 1 7 4
1 1 7 1 7 4
2 1 6 1 7 4
3 1 4 1 7 4
4 2 5 1 8 6
5 2 8 1 8 6
6 2 6 1 8 6
7 3 7 1 9 7
8 3 9 1 9 7
9 4 6 1 7 1
10 4 7 1 7 1
11 4 1 1 7 1
解释代码以使结果看起来像这样
最佳答案
我认为您只需要为新列分配值，因为transform返回与Series相同长度的df：
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4],
'B': [5, 7, 6, 7, 5, 8, 6, 7, 9, 6, 7, 1],
'C': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]})
print (df)
A B C
0 1 5 1
1 1 7 1
2 1 6 1
3 1 7 1
4 2 5 1
5 2 8 1
6 2 6 1
7 3 7 1
8 3 9 1
9 4 6 1
10 4 7 1
11 4 1 1
df['B_max'] = df.groupby(['A']).B.transform(max)
df['B_min'] = df.groupby(['A']).B.transform(min)
print (df)
A B C B_max B_min
0 1 5 1 7 5
1 1 7 1 7 5
2 1 6 1 7 5
3 1 7 1 7 5
4 2 5 1 8 5
5 2 8 1 8 5
6 2 6 1 8 5
7 3 7 1 9 7
8 3 9 1 9 7
9 4 6 1 7 1
10 4 7 1 7 1
11 4 1 1 7 1
g = df.groupby('A').B
df['B_max'] = g.transform(max)
df['B_min'] = g.transform(min)
print (df)
A B C B_max B_min
0 1 5 1 7 5
1 1 7 1 7 5
2 1 6 1 7 5
3 1 7 1 7 5
4 2 5 1 8 5
5 2 8 1 8 5
6 2 6 1 8 5
7 3 7 1 9 7
8 3 9 1 9 7
9 4 6 1 7 1
10 4 7 1 7 1
11 4 1 1 7 1
关于python - Pandas :如何获取最大值和最小值并为每一行写？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/41144562/