在pandas dataframe中提取具有最大值的行

Question

我们可以使用 .idxmax 来获取数据帧（df）的最大值。我的问题是我有一个包含多个列（超过10个）的df，其中一个列具有相同值的标识符。我需要提取具有最大值的标识符：

  

＆GT; DF

id  value
a   0
b   1
b   1
c   0
c   2
c   1

现在，这就是我想要的：

  

＆GT; DF

id  value
a   0
b   1
c   2

我试图通过使用df.groupy(['id'])来获取它，但它有点棘手：

df.groupby(["id"]).ix[df['value'].idxmax()]

当然，这不起作用。我担心我不在正确的道路上，所以我想我会问你们！谢谢！

Answer 1

关闭！按ID分组，然后使用值列;返回每组的最大值。

In [14]: df.groupby('id')['value'].max()
Out[14]: 
id
a     0
b     1
c     2
Name: value, dtype: int64

Op希望将这些位置提供回帧，只需创建一个转换并分配。

In [17]: df['max'] = df.groupby('id')['value'].transform(lambda x: x.max())

In [18]: df
Out[18]: 
  id  value  max
0  a      0    0
1  b      1    1
2  b      1    1
3  c      0    2
4  c      2    2
5  c      1    2