我有一个带有示例数据的数据框，像这样；
ID,CLASS,CLASS_ID,EXPIRY,VOLUME
1,012345,12,70,100
2,987654,99,10,800
3,012345,11,70,200
4,012345,10,60,700
5,987654,24,20,300
6,012345,06,70,900
7,987654,08,60,500
议程是选择具有最大EXPIRY的那些不同的记录。如果为987654，则为
7,987654,08,60,500
我可以很容易地做到这一点，
df.sort_values(['CLASS','EXPIRY'], inplace=True, ascending=False)
df.drop_duplicates(subset=['CLASS'], inplace=True)
但是如果012345有多个记录，且到期日为70。因此，在这种情况下（即，基于CLASS和EXPIRY进行排序后，当且仅当找到了多个具有最高值EXPIRY的记录时），从具有最高VOLUME的记录中选择具有最高EXPIRY的记录。这就是我的问题。
预期输出：
ID,CLASS,CLASS_ID,EXPIRY,VOLUME
7,987654,08,60,500
6,012345,6,70,900 #this record has greatest `VOLUME` among the records having common `EXPIRY`
有人可以用Python的方式帮助吗？