英文:
Create a column to flag rows with largest values of their respective groups
问题
给定一个拥有列 'group' 和 'value' 的 Polars 数据框，创建一个新列 'group_max'，以标记哪些记录是其所属组的最大值。
这可以在 Pandas 中相对容易地实现。
在 Polars 中是否有可能在不首先创建一个单独的分组数据框，然后基于 'group' 和 'value' 键将该数据框与原始数据框连接的情况下完成这个任务？
编辑：
以下代码可以实现此目标，但会创建一个中间分组数据框：
grouped = df.groupby('group').agg(pl.col('value').max()).with_columns(pl.lit(1).alias('value'))
df = df.join(grouped, on=['group', 'value'], how='outer')
英文:
Given a polars dataframe with columns 'group' and 'value' create a new column 'group_max' to flag which records are the max of their respective group.
This can be achieved in pandas relatively straightforwardly
https://stackoverflow.com/questions/70051051/column-to-flag-the-most-max-row-of-a-group
Is it possible to do this in polars without first creating a separate grouped dataframe and then joining that dataframe to the original based on the 'group' and 'value' keys?
EDIT:
The following code works but creates an intermediary grouped dataframe
grouped = df.groupby('group').agg(pl.col('value').max()).with_columns(pl.lit(1).alias('value'))
df = df.join(grouped, on = ['group', 'value'], how='outer')
答案1
得分: 1
df = pl.DataFrame(dict(
group = ["A", "B", "C", "A", "B", "C"],
value = [1, 2, 3, 1, 4, 1]
))
df.with_columns(group_max = pl.col("value") == pl.max("value").over("group"))
shape: (6, 3)
┌───────┬───────┬───────────┐
│ group ┆ value ┆ group_max │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ str ┆ i64 ┆ bool │
╞═══════╪═══════╪═══════════╡
│ A ┆ 1 ┆ true │
│ B ┆ 2 ┆ false │
│ C ┆ 3 ┆ true │
│ A ┆ 1 ┆ true │
│ B ┆ 4 ┆ true │
│ C ┆ 1 ┆ false │
└───────┴───────┴───────────┘
英文:
df = pl.DataFrame(dict(
group = ["A", "B", "C", "A", "B", "C"],
value = [1, 2, 3, 1, 4, 1]
))
df.with_columns(group_max = pl.col("value") == pl.max("value").over("group"))
shape: (6, 3)
┌───────┬───────┬───────────┐
│ group ┆ value ┆ group_max │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ str ┆ i64 ┆ bool │
╞═══════╪═══════╪═══════════╡
│ A ┆ 1 ┆ true │
│ B ┆ 2 ┆ false │
│ C ┆ 3 ┆ true │
│ A ┆ 1 ┆ true │
│ B ┆ 4 ┆ true │
│ C ┆ 1 ┆ false │
└───────┴───────┴───────────┘
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