pandas笔记（五）-- 部门工资最高的员工（数据表的合并与分组）

题目描述

输入employee表和department表，查询部门工资最高的员工，按任意顺序返回结果表

测试用例

employee表：

id	name	salary	departmentId
1	Joe	70000	1
2	Jim	90000	1
3	Henry	80000	2
4	Sam	60000	2
5	Max	90000	1

department表：

id	name
1	IT
2	Sales

输出：

Employee	Salary	Department
Jim	90000	IT
Max	90000	IT
Henry	80000	Sales

解析

问题的核心是需要将员工表中的departmentId与部门表中id键相关联，需要用到pandas中的merge函数
关于merge函数的具体定义，可以看这篇博文 https://www.cnblogs.com/guxh/p/9451532.html

思路

使用merge函数合并两张数据表，再根据部门进行分组和筛选即可得到员工数据，这里同样需要注意列的重命名问题
此外，在寻找最大工资时需要使用transform("max")而不是max，这是因为transform返回的是一个与原数据
表长度相同的Series，如果使用max函数将导致后续逻辑索引抛出ValueError

代码

import pandas as pd

def department_highest_salary(employee: pd.DataFrame, department: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    df = employee.merge(department, left_on = "departmentId", right_on = "id")
    # merge函数将自动为同名的列添加下标_x和_y来加以区分，需重命名
    df.rename(columns = {"name_x": "Employee", "name_y": "Department", "salary": "Salary"}, inplace = True)
    max_salary = df.groupby("Department")["Salary"].transform("max")
    return df[df["Salary"]==max_salary][["Employee", "Salary", "Department"]]