Выберите максимальное значение для каждой группы

Question

Итак, у меня есть фрейм данных pandas с несколькими столбцами и столбцом id.

df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), columns=list('ABCD'))
df['id'] = ['CA', 'CA', 'CA', 'FL', 'FL', 'FL']
df['technique'] = ['one', 'two', 'three', 'one', 'two', 'three']
df

Я хочу сгруппировать по столбцу id и выбрать строку с наибольшей вероятностью.Так что это может выглядеть так.

id   highest_prob   technique
CA   B               three 
FL   C               one

Я пробовал что-то подобное, но это только помогло бы мне пройти половину пути.

df.groupby('id', as_index=False)[['A','B','C','D']].max() 

У всех есть предложения, как мне получить желаемый результат

Answer 1

Настройка

np.random.seed(0)  # Add seed to reproduce results. 
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), columns=list('ABCD'))
df['id'] = ['CA', 'CA', 'CA', 'FL', 'FL', 'FL']
df['technique'] = ['one', 'two', 'three', 'one', 'two', 'three']

Вы можете melt, сортировать по sort_values и удалять дубликаты, используя drop_duplicates:

(df.melt(['id', 'technique'])
   .sort_values(['id', 'value'], ascending=[True, False])
   .drop_duplicates('id')
   .drop('value', 1)
   .reset_index(drop=True)
   .rename({'variable': 'highest_prob'}, axis=1))

   id technique highest_prob
0  CA       one            D
1  FL       two            A

---

Другим решением является использование melt и groupby:

v = df.melt(['id', 'technique'])
(v.iloc[v.groupby('id').value.idxmax()]
  .drop('value', 1)
  .reset_index(drop=True)
  .rename({'variable': 'highest_prob'}, axis=1))

   id technique highest_prob
0  CA       one            D
1  FL       two            A