提问人：SAJ 提问时间：6/17/2023 最后编辑：SAJ 更新时间：6/17/2023 访问量：35
为每个人选择最高的组/类别 - python
Pick the highest group/category for each person - python
问：
我有一个包含三列的数据帧，Name、group1 和 group2。“姓名”列显示不同的人员/案例，“组”列也显示这些人所属的类别。 下面是此数据集的外观图像：
从上面的数据集中可以看出，同一个人可以被分配到多个组，我也需要选择他们所属的最高组。01_high是最高的组，03_low是最低的组。
例如，让我们以第一种情况“汤姆”为例，在第 1 组中，他属于“01_high”，对于第 2 组，“汤姆”属于“03_low”。我需要创建具有更高类别的第三个组列“group3”。在这种情况下，“Tom”的 group3 列中的值将为“01_high”。
用于创建数据集的代码：
data = {'Name': ['Tom', 'Nick','Jack', 'Ann'],
'group1': ['01_high', '02_medium', '03_low' , '02_medium'],
'group2':['03_low', '03_low', '02_medium', '03_low']}
df = pd.DataFrame(data)
df
最终期望输出：
我对 python 相当陌生，不确定如何实现所需的输出，因此非常感谢任何帮助。谢谢
答：
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Александр Ухатов
6/17/2023
#1
你可以使用类似 groupby： https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.groupby.html
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SAJ
6/17/2023
@Timeless提出了同样的建议，但我认为它不适用于我的情况。如果它有效，很高兴被展示:)
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Timeless
6/17/2023
#2
这是一个选项：
df["group3"] = df.filter(like="group").apply(sorted, axis=1).str[0]
输出：
print(df)
Name group1 group2 group3
0 Tom 01_high 03_low 01_high
1 Nick 02_medium 03_low 02_medium
2 Jack 03_low 02_medium 02_medium
3 Ann 02_medium 03_low 02_medium
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SAJ
6/17/2023
完善！这有效并给了我我所追求的东西。谢谢:)
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out = df.groupby("Name", as_index=False, sort=False).first()?pd.DataFrame