获取与熊猫GroupBy中的最大值对应的行

Question

简单的DataFrame：

df = pd.DataFrame({'A': [1,1,2,2], 'B': [0,1,2,3], 'C': ['a','b','c','d']})
df
   A  B  C
0  1  0  a
1  1  1  b
2  2  2  c
3  2  3  d

我希望A列的每个值（groupby）都获得B列最大的C列的值。例如，对于A列的第1组，B列的最大值为1，所以我想要C列的值“ b”：

   A  C
0  1  b
1  2  d

无需假设B列已排序，性能是重中之重，那么优雅。

Answer 1

df.groupby('A').apply(lambda x: x.loc[x['B'].idxmax(), 'C'])
#    A
#1    b
#2    d

使用idxmax查找B最大的索引，然后在该组中选择列C（使用lambda函数

Answer 2

使用sort_values + drop_duplicates

进行检查

df.sort_values('B').drop_duplicates(['A'],keep='last')
Out[127]: 
   A  B  C
1  1  1  b
3  2  3  d

Answer 3

LoginController.php和groupby有点有趣：

nlargest

---

或者(df.set_index('C') .groupby('A')['B'] .nlargest(1) .index .to_frame() .reset_index(drop=True)) A C 0 1 b 1 2 d ，sort_values和groupby：

last

Answer 4

@Jondiedoop的类似解决方案，但避免使用apply：

u = df.groupby('A')['B'].idxmax()

df.loc[u, ['A', 'C']].reset_index(drop=1)

   A  C
0  1  b
1  2  d