Ergebnis in anderen Spalte mit Pandas Aggregation

Question

Ich bin auf der Suche nach einem Weg in Pandas agg, um den Wert einer Spalte, basierend auf anderen Spaltenwert zu finden.

Zum Beispiel: Ich habe folgende Datenrahmen

df = pd.DataFrame({"Project":['A','B','C','D','E'], 
        "Country" :['Brazil','Brazil','Germany','Germany','Argentina'],\ 
        "Value":[12,11,14,15,18]}) 

     Country Project Value 
0  Brazil  A  12 
1  Brazil  B  11 
2 Germany  C  14 
3 Germany  D  15 
4 Argentina  E  18 

ich diese Aggregation erstellt haben: würde neue Spalte auf diese Aggregation hinzuzufügen als Folge

aggregations = {'Project':{'Number of projects':'count'}, 
       'Value':{'Mean':'mean', 
         'Max':'max', 
         'Min':'min'}} 

df.groupby(['Country']).agg(aggregations) 

Ich möchte ein wich die Name des Projekts, das maximal 'Wert' wurde beobachtet. Das beabsichtigte Ergebnis wäre wie folgt:

    Project Value   
      Number of Projects Mean Max Min Projec_Max Projec_Min 
Country       
Argentina     1 18.0 18 18   E   E   
Brazil      2 11.5 12 11   A   B 
Germany      2 14.5 15 14   D   C 

Wie kann ich dies im Aggregation-Wörterbuch implementieren?

Vielen Dank im Voraus

Answer 1

Nicht sicher, ob dies der beste Weg ist, aber es scheint zu funktionieren:

aggregations = {'Project':{'Number of projects':'count'}, 
       'Value':{'Mean':'mean', 
         'Max':'max', 
         'Min':'min', 
         'Project_Max': lambda x: df['Project'][x.idxmax()], 
         'Project_Min': lambda x: df['Project'][x.idxmin()]}} 
df.groupby(['Country']).agg(aggregations) 

Ergebnis:

   Value          Project 
      Project_Max Project_Min Max Mean Min Number of projects 
Country               
Argentina   E   E 18 18.0 18     1 
Brazil    A   B 12 11.5 11     2 
Germany    D   C 15 14.5 14     2