我有一个这样的数据框：
Allotment NDII Percent NDII Value NDVI Percent NDVI Value
0 Arnston 0.0550 -0.199448 NaN NaN
1 Arnston 0.0000 -0.198036 NaN NaN
2 Arnston 0.0000 -0.196623 NaN NaN
3 Arnston 0.0000 -0.195211 NaN NaN
4 Arnston 0.0000 -0.193799 NaN NaN
5 Arnston 0.0275 -0.192386 NaN NaN
6 Arnston 0.0550 -0.190974 NaN NaN
7 Arnston 0.0000 -0.189561 NaN NaN
8 Arnston 0.0275 -0.188149 NaN NaN
9 Arnston 0.1926 -0.186737 NaN NaN
10 Anex 0.0275 -0.185324 NaN NaN
11 Anex 0.0275 -0.183912 NaN NaN
12 Anex 0.1376 -0.182499 NaN NaN
13 Anex 0.0000 -0.181087 NaN NaN
14 Anex 0.1100 -0.179675 NaN NaN
15 Anex 0.0550 -0.178262 NaN NaN
16 Anex 0.0000 -0.176850 NaN NaN
17 Anex 0.0275 -0.175437 NaN NaN
18 Anex 0.1100 -0.174025 NaN NaN
0 Arnston NaN NaN 5.0338 0.000000
1 Arnston NaN NaN 1.0000 0.002235
2 Arnston NaN NaN 0.0200 0.004469
3 Arnston NaN NaN 0.1000 0.006704
4 Arnston NaN NaN 2.0000 0.008939
5 Arnston NaN NaN 1.0000 0.011173
6 Arnston NaN NaN 2.0000 0.013408
7 Arnston NaN NaN 0.0000 0.015643
8 Arnston NaN NaN 0.0000 0.017877
9 Arnston NaN NaN 0.0000 0.020112
10 Arnston NaN NaN 0.0000 0.022346
11 Anex NaN NaN 1.0000 0.024581
12 Anex NaN NaN 3.0000 0.026816
13 Anex NaN NaN 5.0000 0.029050
14 Anex NaN NaN 0.0000 0.031285
15 Anex NaN NaN 0.0000 0.033520
16 Anex NaN NaN 0.0000 0.035754
17 Anex NaN NaN 0.0000 0.037989
18 Anex NaN NaN 0.0000 0.040224
19 Anex NaN NaN 0.0000 0.042458
20 Anex NaN NaN 0.0000 0.044693
21 Anex NaN NaN 0.0000 0.046928
22 Anex NaN NaN 0.0000 0.049162
23 Anex NaN NaN 0.0000 0.051397
24 Anex NaN NaN 0.0000 0.053631
25 Anex NaN NaN 0.0000 0.055866
26 Anex NaN NaN 0.0000 0.058101
我想找到每个NDII Value的最高NDII Percent及其关联的Allotment，以及每个{{NDVI Value及其关联的NDVI Percent Allotment 1}}。所以我知道我需要先在Allotment上使用groupby，但这就是我遇到的问题。
我想要的输出是：
Allotment NDII Percent NDII Value NDVI Percent NDVI Value
Arnston 0.1926 -0.186737 0.0000 0.022346
Anex 0.1100 -0.174025 0.0000 0.058101
答案 0 :(得分：1)
也许这是一种更直接，更优雅的方式，但是，让df成为您的原始数据框：
df1 = df.iloc[df.groupby(['Allotment'])['NDII Value'].apply(lambda x: x.idxmax())]
df2 = df.iloc[df.groupby(['Allotment'])['NDVI Value'].apply(lambda x: x.idxmax())]
然后我只选择我需要的列：
d1 = df1[['Allotment','NDII Value','NDII Percent']]
d2 = df2[['Allotment','NDVI Value','NDVI Percent']]
并合并：
d = d1.merge(d2,how='outer')
返回：
Allotment NDII Value NDII Percent NDVI Value NDVI Percent
0 Anex -0.174025 0.1100 0.058101 0
1 Arnston -0.186737 0.1926 0.022346 0
希望有所帮助。