python按月分组_python-将行按两列分组并通过比较过滤值

我在尝试着：

>创建一个新的数据框(df2)

>此新数据框将包含df1中的行

>将这些行添加到df2中,我已按月份和元素对df1中的列进行了分组

>我只会选择在df中超过其每月同等值的值(例如,如果df1中的第1个月具有超过df中的第1个月值的10个值,那么我会将这10个值包括在新数据框中)

我现在无法做的是将按月分组的每一行的值与df中的每月等效值(包含每月的最大值)进行比较

>我只想从df1中选择那些值超过df中每月同级值的行

我从stackoverflow用户那里得到了一个解决方案,该解决方案使我可以获得每个月的最大值.问题是在某些情况下,df1中有两个以上的值超过df中的当月值.

这是我到目前为止的代码：

df4 = df3[df3['Element'] =='TMAX'].groupby("Month").max()

df3_max = df4[df4.Data_Value > df_max.Data_Value]

df5 = df3[df3['Element'] =='TMIN'].groupby("Month").min()

df4_min = df5[(df5.Data_Value) < (df_min.Data_Value)]

这是df：

Data_Value

Month

1.0 217.0

2.0 194.0

3.0 317.0

4.0 306.0

5.0 367.0

6.0 406.0

7.0 406.0

8.0 372.0

9.0 372.0

10.0 328.0

11.0 256.0

12.0 194.0

df1(样本完整数据具有> 1000行)：

ID Date Element Data_Value Month

0 USW00094889 2014-11-12 TMAX 220.0 11.0

1 USC00208972 2009-04-29 TMAX 560.0 1.0

2 USC00200032 2008-05-26 TMAX 278.0 5.0

3 USC00205563 2005-11-11 TMAX 239.0 11.0

4 USC00200230 2014-02-27 TMAX -106.0 2.0

5 USW00014833 2010-10-01 TMAX 194.0 10.0

6 USC00207308 2010-06-29 TMIN 144.0 6.0

7 USC00203712 2005-10-04 TMAX 289.0 10.0

8 USW00004848 2007-12-14 TMIN -16.0 12.0

9 USC00200220 2011-04-21 TMAX 72.0 4.0

10 USC00205822 2013-01-16 TMAX 411.0 1.0

11 USC00205822 2008-05-29 TMIN 28.0 5.0

12 USC00203712 2008-10-17 TMIN 17.0 10.0

13 USC00205563 2006-05-14 TMAX 183.0 5.0

这是我的预期输出(df2)：

Data_Value

Month

1.0 560.0

1.0 411.0

因此,从df1数据帧开始,仅将第二行和第11行添加到df2中,因为这些行的值超过了df中第1个月的值

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