基于某一列的最大值选择Python数据框中的行

Question

我可以帮助您翻译相关的IT技术内容。以下是需要翻译的文本：

我在Python中有一个数据框（多行，2列）。我想根据第2列中的最大值，在列1中使用唯一值修改DF（如果有用，列2按升序排序）。我可能可以编写循环，但更喜欢一种或两种解决方案。谢谢。

举例。

ID         Value
100       11
100       14
100       16
200       10
200       20
200       30
300       45
400        0
400       25

期望结果

100       16
200       30
300       45
400       25

- jim g

Answer 1

你想要对 'a' 列进行分组，然后使用 idxmax 获取最大值的索引，并使用这些索引来索引原始数据框。请参考链接：pandas.DataFrame.groupby 和 pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.idxmax。

In [12]:
df.loc[df.groupby('a')['b'].idxmax()]

Out[12]:
     a   b
2  100  16
5  200  30
6  300  45
8  400  25

- EdChum

Answer 2

如果您不需要原始索引，而只需要每个ID的最高值，则可以使用groupby和max：

print(df.groupby("ID").max())

     Value
ID  
100     16
200     30
300     45
400     25

- pansen

Answer 3

输入数据

date = {'ID':[100,100,100,200,200,200,300,400,400],'Value':[11,14,16,10,20,30,45,0,25]}      
df= pd.DataFrame.from_dict(dane)    

例：

    ID  Value
0  100     11
1  100     14
2  100     16
3  200     10
4  200     20
5  200     30
6  300     45
7  400      0
8  400     25

以及解决方案：

df = df.groupby('ID')[['Value']].max().reset_index()

输出：

    ID  Value
0  100     16
1  200     30
2  300     45
3  400     25

- Grzesik