MCVE
df = pd.DataFrame({
'Cat': ['SF', 'W', 'F', 'R64', 'SF', 'F'],
'ID': [1, 1, 1, 2, 2, 2]
})
df.Cat = pd.Categorical(
df.Cat, categories=['R64', 'SF', 'F', 'W'], ordered=True)
Как вы можете видеть, я определил упорядоченный категориальный столбец на Cat
. Проверить, проверить;
0 SF
1 W
2 F
3 R64
4 SF
5 F
Name: Cat, dtype: category
Categories (4, object): [R64 < SF < F < W]
Я хочу найти самую большую категорию PER ID. groupby
+ max
.
df.groupby('ID').Cat.max()
ID
1 W
2 F
Name: Cat, dtype: object
Но я не хочу, чтобы ID был индексом, поэтому я указываю as_index=False
.
df.groupby('ID', as_index=False).Cat.max()
ID Cat
0 1 W
1 2 SF
К сожалению! Теперь max принимается лексикографически. Может ли кто-нибудь объяснить, является ли это предполагаемым поведением? Или это ошибка?
Обратите внимание: для этой проблемы обходной путь - df.groupby('ID').Cat.max().reset_index()
.
Заметка,
>>> pd.__version__
'0.22.0'