python - Python:在DataFrame中，在新列中为另一行中具有最高值的行添加值，在第三列中添加相同的字符串

我试图找到一种有效的方法来确定在数据框中，当列（值）中的“字符串”在另一列（字符串）中相同时，列（值）中的哪个行具有最高的值，从而创建一个包含此信息的新列（motif）以供以后使用。
下面是一个数据帧示例：

    String    N   value
0   EXAM     10     250
1   EXAMP    20     350
2   EXAMPLE  30     450
3   EXAMPLE  40     400
4   EXA      50     300
5   EX       60     100

我要找的是：

    String    N   value  motif
0   EXAM     10     250    Nan
1   EXAMP    20     350    Nan
2   EXAMPLE  30     450      1
3   EXAMPLE  40     400    Nan
4   EXA      50     300    Nan
5   EX       60     100    Nan

我试着用分离-应用-合并的方法

def group_motif(df):
    if df.groupby(['String']).size() > 1:
        "something like for row with the highest value in column ['value']":
            "create a new column in df called ['motif'] and add value = 1 in the row

然后我想对这个函数做一个groupby.apply，然后把不同的组组合起来，但是我做不好。
除了使用groupby，是否有其他有效的方法来实现这一点？

最佳答案

IIUC然后您可以groupby在“String”上，filter它，然后调用idxmax返回具有最大值的行标签，并将这些行分配给1：

In [201]:
df.loc[df.groupby('String').filter(lambda x: len(x) > 1)['value'].idxmax(), 'motif'] = 1
df

Out[201]:
    String   N  value  motif
0     EXAM  10    250    NaN
1    EXAMP  20    350    NaN
2  EXAMPLE  30    450      1
3  EXAMPLE  40    400    NaN
4      EXA  50    300    NaN
5       EX  60    100    NaN

关于python - Python:在DataFrame中，在新列中为另一行中具有最高值的行添加值，在第三列中添加相同的字符串，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/35352463/