我有一个数据框df,如下所示:
userId pageId tag
0 3122471 e852 18
1 3122471 f3e2 18
2 3122471 7e93 18
3 3122471 2768 6
4 3122471 53d9 6
5 3122471 06d7 15
6 3122471 e31c 15
7 3122471 c6f3 2
8 1234123 fjwe 1
9 1234123 eiae 4
10 1234123 ieha 4
使用
df.groupby(['userId', 'tag'])['pageId'].count()
将数据按userId和tag分组之后。我会得到:
userId tag
3122471 2 1
6 2
15 2
18 3
1234123 1 1
4 2
现在,我想找到每个用户拥有最多的标签。
如下所示:
userId tag
3122471 18
1234123 4
(注意:如果有多个具有相同计数的标签,我想使用功能
my_rule
确定要显示的标签) 最佳答案
您可以处理汇总数据。
In [387]: dff = df.groupby(['userId', 'tag'], as_index=False)['pageId'].count()
In [388]: dff
Out[388]:
userId tag pageId
0 1234123 1 1
1 1234123 4 2
2 3122471 2 1
3 3122471 6 2
4 3122471 15 2
5 3122471 18 3
In [389]: dff.groupby('userId').apply(lambda x: x.tag[x.pageId.idxmax()])
Out[389]:
userId
1234123 4
3122471 18
dtype: int64