Python 熊猫的最大值和总和

我有以下数据集：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'In':['A','B','D','Z','Q','E'],
                   'Out' : ['Z', 'D', 'F', 'H', 'Z', 'A'],
                   'Score_in' : ['6', '2', '1', '0', '1', '3'], 
                   'Score_out' : ['2','3','0', '1','1','3'],
                   'Place' : ['One','Two','Four', 'Two','Two','One']})

我希望得到两个输出：

每个地方有多少得分

哪一个“地方”得分最多（总和）

---

让我们假设我有不止一个像这样的df，或者，这是相同的，一个“年”列，在这里我分组筛选我想要的冠军。如果x标签上有位置、年份，y标签上有分数，我如何绘制每年所需的输出？

对于总分，您可以使用groupby：

>>> df.groupby('Place')['Score_in', 'Score_out'].sum()
       Score_in  Score_out
Place                     
Four          1          0
One           9          5
Two           3          5

总金额：

>>> temp = df.groupby('Place')['Score_in', 'Score_out'].sum().sum(axis = 1)
>>> temp
Place
Four     1
One     14
Two      8
dtype: int64

要获得最大值，请执行以下操作：

>>> temp[temp == temp.max()]
Place
One    14
dtype: int64

---

以下是第一个问题的答案：

df["Score_out"] = pd.to_numeric(df["Score_out"])
df["Score_in"] = pd.to_numeric(df["Score_in"])
res = df.assign(total = df.Score_in + df.Score_out).groupby("Place").sum()
print(res) 

#output: 

       Score_in  Score_out  total
Place                            
Four          1          0      1
One           9          5     14
Two           3          5      8

res.sort_values("total", ascending = False).index[0]

输出：

'One'

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内特，你问了一大堆问题，我会把它们分成不同的帖子/问题。关于groupby的第一个问题，请你提供所需的输出，好吗？你说得对，罗伊，我道歉。这里有一个相关的问题，如果你能帮助我：当然。我来看看。