常連

自己紹介

###前提・実現したいこと
Python の pandas groupbyにてデータの集計方法の質問です。groupby でグループ内のある条件を満たす最小値が欲しいです。その際に、条件を満たさないグループの項目も残したいのですが、どのように書くのがpandasのイディオムなのでしょうか？自分の例ではout3では求められましたが冗長な書き方と感じましたので質問しています。out2のような書き方ではできないのでしょうか？


##### 実行したこと
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
    {'id': list('aaabbcccc'),
     'val': [1,2,3,1,2,1,2,4,5]})

out1 = df[df.val >= 3].groupby('id').count()
```

実行結果
```
>>> out1 
    val  
id       
a     3  
c     4  
```

欲しい結果（NaNを入れたいので'float64'でOK）
```
    val  
id       
a     3.0  
b     NaN
c     4.0  

```

試したこと
```
>>> out2 = df.groupby('id')[df.val >= 3].min()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\base.py", line 337, in __getitem__
    % str(bad_keys)[1:-1])
KeyError: 'Columns not found: False, True'

>>> out3 = pd.DataFrame(index = df.set_index('id').index.unique()).join(out1)
>>> out3
    val
id
a   3.0
b   NaN
c   4.0
```

実行環境
```
>>> import sys; sys.version
'3.5.2 |Anaconda custom (64-bit)| (default, Jul  5 2016, 11:41:13) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)]'
>>> pd.__version__
'0.19.2'
```

pandas groupby での 条件抽出の結果について

データフレームから、特定の月＆日付を選択して、その月＆日付に該当する、データフレームを抜き出したいです。

例えば、以下の例では、どのようなコードを書けばいいでしょうか？

【例】
2017-05-01から2020-01-25までのデータがあるとして、その中から
2017-06-01から2017-11-30までのデータを抜き出す。
```Python
import datetime
import pandas as pd

value = list(range(1000))
index_col = pd.DatetimeIndex(start='2017-5-1', freq='1D', periods=1000)

df = pd.DataFrame(value, index=index_col)
```
以下のように、df.index.date と dt.dateの比較でfilteringすることも考えましたが、その範囲が広域になると、どうすればいいのかわからないです。。

```Python
df[df.index.date == dt.date(2017,5.1)]
```

よろしくお願い致します。

特定の月と日付以降のデータを抜き出す方法

- そもそもパーセンタイルとはどういったものでしょうか？
  - サンプル込みで回答頂けると幸いです。

パーセンタイルについて

環境：python3.6,win10
初学者です。pd.DataFrameを2段階に分けてgroupbyし、2段階目の結果をデータフレームとして処理(ソート)していきたいと考えております。
具体的には、

```python3.6
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(df,columns = ["LargeA","a","b","c","d","e"])

for g in file004.groupby("LargeA"):
    Large = [] #空リストを設定

    for i in g[1].groupby(["a","b","c"]):
        i[1] = i[1].sort_values(by=["d"], ascending=True)
　　　　#i[1]はデータフレームのはずなのに、ここでエラーが起きる
　　　　#他の処理のコード
　　　　Large.append(#処理結果)　
```

とすると、
```python3.6
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-173-1c138ff25602> in <module>()
      6     for i in g[1].groupby(["a","b","c"]):
----> 7         i[1] = i[1].sort_values(by=["d"], ascending=True)
      8  

TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
```

となってしまいます。groupbyで発生させたgやiはDataFrameのように扱っていけたと記憶しているのですが、以上の通りうまくいきません。ソートするコードか、g,iの扱い方に問題があるようです。
どのようにコードを修正すればよろしいでしょうか？教えて下さると幸いです。

pandas groupbyを２段階に分けて複数回実行し、その結果をデータフレームとしてソートしたい

環境：python3,win10,jupyter

初学者です。あるシリーズに対し以下の作業をしたいと考えております。
具体的には、以下の作業(目視での確認を含んでいる)の不明点を補って、すべてコードで行いたいと考えています。


```python3
data1 = pd.Series(np.random.randn(10),index = ["a","b","c","d","e","f","g","h","i","k"])
data1
```

data1

a    1.808993
b   -0.319535
c   -0.222112
d    2.291761
e    1.026843
f   -1.515471
g   -1.372635
h    2.351193
i    1.657847
k   -0.984960
dtype: float64

というdata1に対して、

0. 値の絶対値の大きいほうから３つ探し出して、そのインデックス名を取得したい。
```python3
data1 = np.abs(data1)
data1 = data1.sort_values(ascending=False)
data1
```
h    2.351193
d    2.291761
a    1.808993
i    1.657847
f    1.515471
g    1.372635
e    1.026843
k    0.984960
b    0.319535
c    0.222112

より、抽出されるのは“h”,”d”,”a”のはず
[不明点１：このインデックス名の抽出方法]

0. 上で取り出したの３つの値の符号も抽出したい。
うえ２つのシリーズを目視で見比べると、順に”+”,”＋”,”＋”のはず
[不明点２：この符号の判定・抽出方法]


0. 最後に、これらを並べて以下のような別のシリーズにしたい。
```python3
result1 = pd.Series([“h”,”+”,”d”,”+”,”a”,”+”])
```
[不明点３：このresult１の作り方]

3つの不明点にお答えくだされば幸いです。result1が出来ればそれでよいので、以上の流れに沿わなくでもよい方法があれば教えていただきたいです。
よろしくお願いいたします。

pandasシリーズ：絶対値の大きい順にインデックス名を取得したい

###前提・実現したいこと
データフレーム1のindexと列2が データフレーム2の列1、列2と一致するとき、
列3にデータフレーム1の列3が出力されるようにしたいです。

〇インプット
<データフレーム1>
INDEX　　   列1　　 列2
A1　　　　　6:00　　x1
A1　　　　　7:00　　x2
B2　　　　　8:00　　x1
B2　　　　　9:00　　x2

<データフレーム2>
INDEX　　   列1　　列2
 0　　　　　　A1　　x1
 1　　　　　　A1　　x2
 2　　　　　　B2　　x1
 3　　　　　　B2　　x2

〇アウトプット（期待結果）
(index) 　　 列1　　列2     列3
 0　　　　　　A1     x1      6:00
 1　　　　　　A1     x2      7:00
 2　　　　　　B2     x1      8:00
 3　　　　　　B2     x2      9:00   



###試したこと
データフレーム1を列2で抽出（※）し、抽出後の列2をキーにMERGEで結合させようなどとしましたが、
エラーが出ます。[エラーメッセージ → TypeError: unhashable type: 'set']、

※<データフレーム1（列2=x1）>
INDEX　　   列1　　 列2
A1　　　　　6:00　　x1
B2　　　　　8:00　　x1


よろしくお願いします。

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
python3 ,jupyter Note

[python]条件に合致した要素を別のデータフレームから取得し反映する方法をお教えください

pandasでグラフを作ろうと思っています。文字数ごとに小さいワードのグラフを作る関数を15こほど用意してます。

そしてワードを割り振ったそれぞれの関数をdf1〜df1000に格納（つまりdf変数が1000個ある）し、concat()で連結して大きなグラフを作りたいのですが、dfが1000こほどあるのでconcat()にまとめるのがとても手間がかかります。df1-1000くらいまでを一つの関数か何かにまとめて、簡潔にconcatに記述する方法はないでしょうか？

```
import pandas as pd
def navew1(x):
    df = pd.DataFrame({x: [1]})
    df['t'] = 0
    df.index = [x]
    return df #小グラフの可視化用の関数（15こほどある）

df276=navew3('家具', '付き', '販売')
df277=navew11('光', '・', '風', '・', '緑', 'に', '育ま', 'れ', 'た', '低層', 'マンション')
#例：各関数をdf変数に格納（df1〜df1000まである）

pd.concat([df1, df2])
#（df1〜df1000全てを）連結する
```

大量の変数をひとまとめにして簡潔に記述してconcat()で連結する方法について

pandasで表を作ったとき、特定の列の値を最後に移動させるにはどうしたらいいでしょうか？
例えば下の図だとt列を最後に移動させたいです。
よろしくお願いします

![イメージ説明](6f13844a55a77664e4cfa16f144cd5f9.png)

コード
```
import pandas as pd
df2 = pd.DataFrame({'1': ['1'],
                    'LDK': ['1']},
                   index={'0'},)
df2['t']=0
df2.index = ['１ ＬＤＫ']＃1とLDK列

df1 = pd.DataFrame({'ヴィラロイヤル': ['0'],
                    '平河': ['0']},
                   index={'0'},)
df1['t']=1
df1.index = ['ヴィラロイヤル 平河']＃「ヴィラロイヤル 平河」列

df3 = pd.DataFrame({'新規': ['0'],
                    '内装': ['0']},
                   index={'0'},)
df3['t']=0
df3.index = ['新規 内装']＃「新規 内装」列

dh=pd.concat([df1, df2, df3])＃連結
dr = dh.fillna(0)＃欠損値を0に書き換え
dr
```

pandasの特定の列を最後に移動させる方法

環境：python3.6,win10

初学者です。以下のようなデータフレームに処理をしたいと考えております。具体的には、

sample
|列1|列2|列3|
|:--|:--:|--:|
|9|10|11|
|11|12|13|
|13|14|15|

の各行の要素を、各行の合計値で除したいと考えています。
合計値は順に20,24,28ですから、以下のようなデータフレームを出力したいと考えております。なお、合計値もシリーズ
sum = (20,24,28)
となっております。

|列1|列2|列3|
|:--|:--:|--:|
|9/20|10/20|11/20|
|11/24|12/24|13/24|
|13/28|14/28|15/28|

pandasかNumpyで処理したいと考えております。よろしくお願いいたします。

pandasまたはNumpyでエクセルのような表計算がしたい

###前提・実現したいこと
二つの配列を総なめして、部分一致のものを調べる方法について質問です。

```
list1_all = [['あいう'],['うえお'],['きくけ'],['たちつ']]
list2_all = [['あいうえお'],['かきくけこ'],['さしすせそ']]
for list1 in list1_all:
    for list2 in list2_all:
        if list1 in list2:
            print('あり')
        else:
            print('なし')
```

###試したこと
上述のＰＧだとlistとlistを見比べて完全一致の場合しか「あり」に流れません。
list1.find(list2)の場合はlistのためエラーになります。
どのようにしたら部分一致で調べることができるでしょうか。
※　numpyは使ったことありませんが、ひょっとしたらnumpyなら可能でしょうか。

python 配列同士の部分一致

PythonでのDataFrameの操作についてです。

```python
df1 = pd.DataFrame({'name':['A', 'B'], 'age':[20, 30], 'sex':['f', 'm']}, columns=['name', 'age', 'sex'], index=[0, 1])
df2 = pd.DataFrame({'name':['C', 'A', 'B'], 'age':[10, 10, 30], 'sex':['m', 'f', 'm']}, columns=['name', 'age', 'sex'], index=[0, 1, 2])
```
という２つのDataFrameがあるとき, age列の数値を足し, name列に存在しなかった名前ついては追加するという操作を行い, 以下のDataFrameを作成するにはどのようにしたら良いでしょうか。
```python
df3 = pd.DataFrame({'name':['A', 'B', 'C'], 'age':[30, 60, 10], 'sex':['f', 'm', 'm']}, columns=['name', 'age', 'sex'], index=[0, 1, 2])

```

よろしくお願いいたします。

Pythonの２つのDataFrameの和をとる方法について

##前提・実現したいこと
いつもお世話になっております。データフレームの取扱が分からず、質問させていただきます。

次の２つのCSVファイルがあるとします。
（本当はソースコードの中でデータフレームとして定義した方が答えやすいのですが，
pandas.DataFrameからdate_parserが呼び出せない？(違ったらスミマセン)ので
CSVからデータフレームを作成したことにしています）

・machine.csv
次のものが機械が特定の動作をする時間を記録したものとします。
左のmachine列が機械の種類、time列が特定の動作をする時間です。
```
//machine.csv
machine,time
A,10:00:00
A,10:00:05
A,10:00:10
A,10:00:15
A,10:00:25
B,10:00:05
B,10:00:15
B,10:00:20
```
・material.csv
次のCSVが材料の投入時間を記録したものです。
time列が投入する時間，machine列が投入先の機械です。
```
//material.csv
time,machine
10:00:01,A
10:00:07,A
10:00:09,B
10:00:15,B
10:00:24,B
```

ここで実現したい事がやや複雑なので箇条書します
- machine.csvにresult列を追加する
- machine.csvのtime列とmaterial.csvの各行のtime列を比較し、
- 「material.csvの時間がmachine.csvの時間より後で一番近い時間」
- 且つ「material.csvの時間とmachine.csvの時間が5分以内」
- 且つ「機械の種類が一致する」
ものがあればresult列にmaterial.csvの時間を書き込む
- 条件に合うものがなければNonを代入する
という操作をしたいと思っています。
アウトプットは次のようになります。
```
//RESULT DataFrame
machine,time,result
A 10:00:00 10:00:01
A 10:00:05 10:00:07
A 10:00:10 Non
A 10:00:15 Non
A 10:00:25 Non
B 10:00:05 10:00:09
B 10:00:15 10:00:15
B 10:00:20 10:00:24
```
Forループを物凄い駆使すれば出来なくはないかもしれませんが、ちょっと大変です。
良いテクニックがあればご教示おねがいします。

##試したこと
applyやmapを使って出来ないかと試行錯誤しましたが，applyやmapは２列をサブルーチンに渡すことが出来ないみたいなので(これも間違っていたら済みません)途方にくれてしまいました。

```python
import pandas as pd

# パーサーを定義する
my_parser = lambda x: pd.datetime.strptime(x, '%H:%M:%S')

# ファイルを読み込む
df_mach = pd.read_csv('machine.csv', date_parser=my_parser)
df_mate = pd.read_csv('material.csv', date_parser=my_parser)

def func(valu):
#######
# ここの書き方が分からない
#######
    return ##

df_mach['result'] =  df_mach['time'].map(func)

print(df_mach)
```
結局Forループなどを駆使して複雑な処理をしないと実現できないのでしょうか？

Python：２つのデータフレームを比較し，時間が近いものを抜き出す

独学で python や pandas を使ってロト７を予想しています。
当選番号と予想番号の答え合わせをしたいと思っています
その当選と予想の的中する条件抽出で悩んでおります。

df1 は 当選番号のdf（第196回）
```
df1
  N_1 N_2 N_3 N_4 N_5 N_6 N_7
0  06  08  10  12  16  21  28
```

df2 は 第196回を予想した数字のdf
行数は３０〜５０ほど
```
df2
  N_1 N_2 N_3 N_4 N_5 N_6 N_7
0  04  10  14  21  28  30  35
1  04  10  14  21  28  30  33
2  04  10  14  21  28  30  34
3  04  10  14  21  28  32  35
4  04  10  14  21  28  32  33
5  04  10  14  21  28  32  34
6  04  10  14  21  28  31  35
7  04  10  14  21  28  31  33
8  04  10  14  21  28  31  34
9  04  10  14  21  27  30  35
:   :   :   :   :   :   :   : 
27 02  13  15  24  30  32  35
28 02  13  15  24  30  32  33
29 02  13  15  24  30  32  34
30 02  13  15  24  30  31  35
31 02  13  15  24  30  31  33
32 02  13  15  24  30  31  34
```
この場合１０、２１、２８が的中しています
この df2 から 当たっている数字が残るdfを
抽出したいのですが...
どのように抽出すればいいか悩んでおります。
↓のような条件はためしたのですが、この場合column１つ分しか
抽出できず、、、

```
win_df = df2[(df2["N_1"] == df1["N_1"].values[0])|
            ((df2["N_2"] == df1["N_1"].values[0])|
             (df2["N_3"] == df1["N_1"].values[0])|
             (df2["N_4"] == df1["N_1"].values[0])|
             (df2["N_5"] == df1["N_1"].values[0])|
             (df2["N_6"] == df1["N_1"].values[0])|
             (df2["N_7"] == df1["N_1"].values[0]))]

```

抽出できれば １個当たったdfや ３個当たったdfなど 
dfの中身をみたいとおもっております。 
どなたか わかる方 ご教授願います

まだまだ初心者なので、質問の内容が
わかりづらい部分もあるかもしれません。

使用しているのは
mac
Python 2.7.9
pandas

python で条件抽出

###データフレーム操作(pandas)
連続する整数の場合、足し算をする。


###データフレーム例
データフレームdfにはカラムAとBがあり、Bの内1が4回連続した場合のみを抽出したいのですが
どのように抽出すればいいかわかりません。


```
A.  B.
0   0
1   0
2   1
3   0
4   1
5   1
6   1
7   1
8   0
9   1
10  0

```

###試したコード
df[df['B'] >=1]
で実行するとカラムBの1は抽出できるがやりたいことは
カラムAの4~7の1が連続した部分のみを取り出したいです。

何かいい方法があるかご教示いただけますか。
よろしくお願いします。

追加となりますが、
仮にデータフレームを毎回出力するたびに
カラムBの値がランダムに0,1を生成されるとした場合、カラムAを利用してなんとか連続する場合のみを取得したいです。

```
A   B
2   1
4   1
5   1
6   1
7   1
9   1
```

Pythonを使ったデータフレーム操作

###前提・実現したいこと
お世話になります。時間ごとに区切って単純移動平均を出したいと思っています。

例えばこんなデータがあるとします。
```ここに言語を入力
//data.csv
time,val
10:00:00.111,65
10:00:00.555,68
10:00:00.888,37
10:00:01.111,34
10:00:01.222,36
10:00:01.333,34
10:00:01.555,12
10:00:01.888,64
10:00:02.111,94
10:00:02.555,54
10:00:02.888,47
10:00:03.111,35
10:00:03.555,48
10:00:03.888,43
・
・
```
一秒ごとに取れる値の数がまちまちで，10:00:00台では3個、10:00:01台では5個だったりします。
この中で3秒ごとに取れたデータを平均して1.5秒づつずらして単純移動平均計算したいと思っています。
例えば
- 10:00:03.000では10:00:00.000から10:00:03.000の間に取れた値を平均して10:00:03.000の横に出力する
- 10:00:04.500では10:00:01.500から10:00:04.500の間に取れた値を平均して10:00:04.500の横に出力する
- 10:00:06.000では10:00:03.000から10:00:06.000の間に取れた値を平均して10:00:06.000の横に出力する
という計算を繰り返します。アウトプットイメージとしてはこんな感じでしょうか。
```ここに言語を入力
//Output.csv（aveの値は適当に入れた）
time,ave
10:00:00,000,Nan
10:00:01.500,Nan
10:00:03.000,37
10:00:04.500,34
10:00:06.000,64
・
・
・
```

###試したこと
先程調べた限りでは、rollingを使えばのようなものは出来るみたいです。
```python
import pandas as pd

my_parser = lambda date: pd.datetime.strptime('%h:%m:%s.%f')

# ファイルを読み込む
df = pd.read_csv('data.csv', date_parser=my_parser)

df_new = df.rolling(window=3, min_periods=3).mean()
```
rollingの場合は移動平均に必要な個数が決まっています。今回行いたいのは時間ごとに枠をずらして，任意の枠に取得できた個数分を平均したいです。

お手数ですが、方法を教えていただければと思います。

時間ごとに単純移動平均を計算する：Pandas

###前提・実現したいこと
お世話になります。[以前の質問](https://teratail.com/questions/63702)から派生して、下記のようなことを実現したいと思います。
- 機械が稼働する時間のデータ（machine.csv）とある時間に投入される材料データ（material.csv）がある
- （machine.csv）の['machine']はその時間に稼働している機械のID，['time']はその時間を意味している
- 材料データ（material.csv）の['time']は材料が投入される時間，['machine']は投入される機械，['material']は投入される材料のIDを意味している
- machine.csvのデータ(データフレーム内の['machine'])と時間(データフレーム内の['time'])に対応する材料のIDを抜き出す
- ただし，機械が稼働する時間から後5秒に投入される材料をすべて列挙する。例えば（machine.csv）のA,10:00:00に対応する（material.csv）は，10:00:00,A,{'id': 'x001'}，10:00:01,A,{'id': 'x001'}。ただし材料IDが重複するので削除したい
```csv
//machine.csv
machine,time
A,10:00:00
A,10:00:02
C,10:00:03
C,10:00:04
A,10:00:05
B,10:00:08
B,10:00:10
B,10:00:12
A,10:00:15
A,10:00:16
A,10:00:17
A,10:00:18
B,10:00:19
B,10:00:20
B,10:00:22
```
```ここに言語を入力
//material.csv
time,machine,material
10:00:00,A,{'id': 'x001'}
10:00:01,A,{'id': 'x001'}
10:00:03,B,{'id': 'x002'}
10:00:05,B,{'id': 'x002'}
10:00:06,B,{'id': 'x001'}
10:00:08,A,{'id': 'x001'}
10:00:09,A,{'id': 'x001'}
10:00:11,B,{'id': 'x003'}
10:00:12,B,{'id': 'x003'}
10:00:13,B,{'id': 'x003'}
10:00:14,A,{'id': 'x001'}
10:00:16,A,{'id': 'x003'}
10:00:18,B,{'id': 'x001'}
10:00:19,B,{'id': 'x002'}
10:00:20,B,{'id': 'x002'}
10:00:22,A,{'id': 'x001'}
10:00:23,A,{'id': 'x001'}
10:00:24,B,{'id': 'x001'}
10:00:25,B,{'id': 'x002'}
10:00:26,B,{'id': 'x002'}
10:00:27,A,{'id': 'x001'}
10:00:28,A,{'id': 'x001'}
10:00:29,B,{'id': 'x001'}
10:00:30,B,{'id': 'x001'}
10:00:31,B,{'id': 'x001'}
10:00:32,A,{'id': 'x003'}
10:00:33,A,{'id': 'x003'}
10:00:35,B,{'id': 'x001'}
10:00:37,B,{'id': 'x001'}
10:00:39,B,{'id': 'x001'}
```







###試したこと・該当のソースコード
[以前教えていただいたコード](https://teratail.com/questions/63702)を改造して下記のように作りました
```python
import pandas as pd

# パーサーを定義する
my_parser = lambda x: pd.datetime.strptime(x, '%H:%M:%S')

# ファイルを読み込む
df_mach = pd.read_csv('machine.csv', date_parser=my_parser)
df_mate = pd.read_csv('material.csv', date_parser=my_parser)

# 検索用に DateTime 型の列を追加した material を作成する
df_mate_ = df_mate.assign(time_=lambda s: pd.to_datetime(s.time))

def func(row):
    # DateTime 型に変換する
    time_ = pd.to_datetime(row.time)
    # 条件が一致する material を探す
    matches = df_mate_[(df_mate_.machine == row.machine) &
                       (df_mate_.time_ >= time_) &
                       (df_mate_.time_ <= (time_ + pd.tseries.offsets.Second(5)))]
    # 重複削除
    use_m = matches.drop_duplicates(['material'])['material']
    print(use_m)
    return None if matches.empty else use_m # <--ここがおかしい？

df_mach['result'] = df_mach.apply(func, axis='columns')

print(df_mach)
```



###発生している問題・エラーメッセージ
下記のようなメッセージが出ます．
```
ValueError: Wrong number of items passed 12, placement implies 1
```
さらに
```python
return None if matches.empty else use_m # <--ここがおかしい？
```
を
```python
return None if matches.empty else 1 # <--ここがおかしい？
```
とすると当然エラーは出なくなります。


お手数ですが、良い方法があればご教示願います。

2つのデータフレームを比較して、ある時間に該当するものを重複を削除した上で出力する：Pandas

###前提・実現したいこと
Python3系のPandasを利用して、複数の列に対して特定の値が含むものを抽出したいです。
例えば、
.   C1  C2 
A  True False
B  False False
C    False True

というデータフレームに対して値がTrueのものを抽出したいです。

結果の例としては
.   C1  C2 
A  True False
C    False True


###発生している問題・エラーメッセージ
エラーは出ていません

###該当のソースコード
```ここに言語を入力
ここにご自身が実行したソースコードを書いてください
```

###試したこと
1つの列に対しての抽出はうまくいったのですが、2つの列に対してがうまくいきませんでした。

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
より詳細な情報

Pandasのデータフレームの複数の列に対して特定の値を含むものを抽出したい。

###前提・実現したいこと
id     スコア
0001   1528
0001   105090
0001   78936806
0002   23
0002   54170
0003   6952
0003   748569120
0004   14680
0004   69325
...
...
というようなcsvから読み込んだDataFrameを
同じidごとに分類してDataFrameを分けたいのですがうまくいきません。
idは数十万あります。

どのように書いたら良いでしょうか？

pd.DataFrameから、ある列で同じ値のものを分割して別々のDataFrameにしたい

###前提・実現したいこと
現在pandasを少し勉強しています．
その中で，行ごとの最大値を出力したいと考えています．

###該当のソースコード
例えば，下記のソースの場合ですと，一行目の最大値はC列，二行目の最大値はC列．．．といった具合に集計したいです．

```python
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,4,7],[2,5,8],[3,6,9]],columns = list("abc"))
```
作成したデータは以下のようになると思います．
|a|b|c|
|:--|:--:|--:|
|1|4|7|
|2|5|8|
|3|6|9|

希望する出力結果としては，以下の表になります．

|a|b|c|集計結果|
|:--|:--:|--:|--:|
|1|4|7|c|
|2|5|8|c|
|3|6|9|c|

集計結果の列には，その行を集計して，最大値を含む列を追加していきたいです．
例えば，一行目ですと，a列は１でb列は4でc列は7なので，最大値を含む列はc列なので，集計結果にはc列を追加するということです．

出来れば，一行ずつFor文で出力したいです．
少し調べましたが，基本的には列の処理しか出てこなかったので，
質問させていただきました．
最悪，一行ずつ二重For文でもいいのですが，スマートな方法などあれば教えていただきたいです．

アドバイスいただければ幸いです．
よろしくお願いいたします．
###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
Python3
Pandas

pandasでの最大値集計の方法

Pythonのデータフレームで，特定の条件を満たす要素のみを取り出したいのですが、方法が分かりません。

現在、以下のような１時間毎の観測値のデータフレームに対して作業を行っています。
```Python Dataframe
 	Site 	Time 	[/m3]
0 	彦根市役所 	2017/2/1 1:00 	0.0
1 	彦根市役所 	2017/2/1 2:00 	0.0
2 	彦根市役所 	2017/2/1 3:00 	0.0
3 	彦根市役所 	2017/2/1 4:00 	0.0
4 	彦根市役所 	2017/2/1 5:00 	0.0
5 	彦根市役所 	2017/2/1 6:00 	0.0
6 	彦根市役所 	2017/2/1 7:00 	0.0
7 	彦根市役所 	2017/2/1 8:00 	0.0
8 	彦根市役所 	2017/2/1 9:00 	4.0
9 	彦根市役所 	2017/2/1 10:00 	0.0
10 	彦根市役所 	2017/2/1 11:00 	0.0
11 	彦根市役所 	2017/2/1 12:00 	4.0
12 	彦根市役所 	2017/2/1 13:00 	0.0
13 	彦根市役所 	2017/2/1 14:00 	0.0
14 	彦根市役所 	2017/2/1 15:00 	4.0
15 	彦根市役所 	2017/2/1 16:00 	0.0
16 	彦根市役所 	2017/2/1 17:00 	0.0
17 	彦根市役所 	2017/2/1 18:00 	0.0
18 	彦根市役所 	2017/2/1 19:00 	0.0
19 	彦根市役所 	2017/2/1 20:00 	0.0
20 	彦根市役所 	2017/2/1 21:00 	0.0
21 	彦根市役所 	2017/2/1 22:00 	0.0
22 	彦根市役所 	2017/2/1 23:00 	0.0
23 	彦根市役所 	2017/2/2 0:00 	0.0
24 	彦根市役所 	2017/2/2 1:00 	0.0
25 	彦根市役所 	2017/2/2 2:00 	0.0
26 	彦根市役所 	2017/2/2 3:00 	4.0
27 	彦根市役所 	2017/2/2 4:00 	20.0
28 	彦根市役所 	2017/2/2 5:00 	0.0
29 	彦根市役所 	2017/2/2 6:00 	0.0
... 	... 	... 	...
```

ここで，２列目のデータ型は datetime64[ns] です。

このとき、各時刻ごとに列を取り出すという作業を行いたいです。

例えば、
```ここに言語を入力
0 	彦根市役所 	2017/2/1 1:00 	0.0
2 	彦根市役所 	2017/2/2 1:00 	0.0
```
のような感じです。

よろしくお願いします。