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すみません
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こちらの質問に気づかずに
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[http://teratail.com/questions/181382](https://teratail.com/questions/181382)
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にも書いておりますが、まず 国、銘柄毎に point,price 列の最大・平均．最小の値を求める方法は ``Groupby.agg()`` を使って
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```Python
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df.groupby(['country','variety']).agg({'price':['min','mean','max'], 'points':['min','mean','max']})
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```
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の
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となり、これと同時に descriptionの数をカウントするためには、
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```Python
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tmp_df = df.groupby(['country','variety']).agg({'price':['min','mean','max'], 'points':['min','mean','max'],'description':'count'})
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```
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とでもすると良いわけです。
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あとは上記の DataFrame から 国ごとに description の数が最大な行を抜き出すとよいわけですが、
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これは上記のデータフレーム(``tmp_df``) に対して再度、国ごとに groupby() を使って行うことができます。
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具体的なコードをわかりやすく for文を使って書くと
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```Python
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# 国毎に選択された銘柄の行を格納するリスト
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dfs = []
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# groupby() によって国毎のデータでループ
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for country, data in tmp_df.groupby('country'):
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# description数が最大な行のIndexを求める
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idx = data[('description','count')].idxmax()
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# 上の行をリストに格納
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dfs.append(tmp_df.loc[[idx]])
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# リスト内のデータを結合してデータフレームを再構築
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result = pd.concat(dfs)
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となるかと思います。
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