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以下のようなパンダデータフレームがあります。

UsrId   JobNos
 1       4
 1       56
 2       23 
 2       55
 2       41
 2       5
 3       78
 1       25
 3       1

に基づいてデータ フレームでグループ化しますUsrId。グループ化されたデータ フレームは、概念的には次のようになります。

UsrId   JobNos
  1    [4,56,25]
  2    [23,55,41,5]
  3    [78,1]

UsrId現在、最大のジョブ数を提供するビルド内 API を探しています。上記の例では、UsrId-2 が最大数です。

更新:最大ジョブ数で はなく、UsrID最大ジョブ数が必要ですn UserIds。上記の例の場合n=2、出力は[2,1]. これはできますか？

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次のようなdf.groupby('UsrId').JobNos.sum().idxmax()ことを行う必要があります。

In [1]: import pandas as pd

In [2]: from StringIO import StringIO

In [3]: data = """UsrId   JobNos
   ...:  1       4
   ...:  1       56
   ...:  2       23 
   ...:  2       55
   ...:  2       41
   ...:  2       5
   ...:  3       78
   ...:  1       25
   ...:  3       1"""

In [4]: df = pd.read_csv(StringIO(data), sep='\s+')

In [5]: grouped = df.groupby('UsrId')

In [6]: grouped.JobNos.sum()
Out[6]: 
UsrId
1         85
2        124
3         79
Name: JobNos

In [7]: grouped.JobNos.sum().idxmax()
Out[7]: 2

各グループの項目数に基づいて結果が必要な場合:

In [8]: grouped.size()
Out[8]: 
UsrId
1        3
2        4
3        2

In [9]: grouped.size().idxmax()
Out[9]: 2

更新:順序付けされた結果を取得するには、次の.orderメソッドを使用できます。

In [10]: grouped.JobNos.sum().order(ascending=False)
Out[10]: 
UsrId
2        124
1         85
3         79
Name: JobNos
于 2013-05-22T05:57:04.650 に答える