我有一个包含不完整行的大表，我想将它们合并在一起。
应该成为：
我设法使用groupby.max（）：
outputframe = outputframe.groupby(['somecol','someothercol']).max()
最后，我将所有这些内容写入没有索引的csv。所以，我想我需要将somecol和someothercol转换回常规列。我尝试使用reset_index，但结果是格式错误（列的顺序很奇怪）。
我是否可以执行上述行并将somecol和someothercol保持原样/将其恢复到原始状态？
我的csv导出看起来像这样，我可能无法改变：
outputframe.to_csv(path_or_buf=outputfilename, sep=';', na_rep='', index=False, encoding='utf-8')
是唯一的方式
outputframe.reset_index(level=0, inplace=True)
然后找到一种方法来改变列的顺序？
我还发现了Multiindex pandas groupby + aggregate, keep full index，其中提供了解决方案：
s[s.groupby(level=0).transform(lambda x: x == x.max()).astype(bool)]
然而，这并没有成功：未来警告：numpy equal将来不会检查对象身份。比较没有返回与身份（is））建议相同的结果，并且会发生变化。
result = func（values，other）
有些列无法处理，例如电子邮件。
答案 0 :(得分：3)
在测试了很多不同的方法之后，最简单的方法是最好的解决方案（一如既往）和最长的方法。感谢@maxymoo指出它。
outputframe.groupby(['somecol','someothercol'],as_index=False).max()
这将保留列而不创建索引。