与所选答案非常相似的方法，但是按多列对数据帧进行排序可能是一种更简单的编码方法。

首先，根据“A”和“B”列对日期帧进行排序，ascending=False确保它从最高值到最低值进行排序:

df.sort_values(["A", "B"], ascending=False, inplace=True)

然后，删除重复项，只保留第一项，它已经是值最高的项:

df.drop_duplicates(inplace=True)

与所选答案非常相似的方法，但是按多列对数据帧进行排序可能是一种更简单的编码方法。

首先，根据“A”和“B”列对日期帧进行排序，ascending=False确保它从最高值到最低值进行排序:

df.sort_values(["A", "B"], ascending=False, inplace=True)

然后，删除重复项，只保留第一项，它已经是值最高的项:

df.drop_duplicates(inplace=True)

这也是可行的:

a=pd.DataFrame({'A':a.groupby('A')['B'].max().index,'B':a.groupby('A')       ['B'].max().values})

我认为在你的情况下，你真的不需要一组。我会按B列降序排序，然后在A列删除重复项如果你愿意，你也可以有一个新的nice and 像这样干净的索引:

df.sort_values('B', ascending=False).drop_duplicates('A').sort_index().reset_index(drop=True)

最简单的方法是:

# First you need to sort this DF as Column A as ascending and column B as descending 
# Then you can drop the duplicate values in A column 
# Optional - you can reset the index and get the nice data frame again
# I'm going to show you all in one step. 

d = {'A': [1,1,2,3,1,2,3,1], 'B': [30, 40,50,42,38,30,25,32]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df

    A   B
0   1   30
1   1   40
2   2   50
3   3   42
4   1   38
5   2   30
6   3   25
7   1   32


df = df.sort_values(['A','B'], ascending =[True,False]).drop_duplicates(['A']).reset_index(drop=True)

df

    A   B
0   1   40
1   2   50
2   3   42

这是我必须解决的一个值得分享的变化:对于列a中的每个唯一字符串，我想找到列b中最常见的关联字符串。

df.groupby(“一列圆柱”)。gg ({columnB:λx: x.mode () .any ()}) .reset_index ()

any()会在模式相同的情况下选择一个。(注意，对int类型的Series使用.any()将返回一个布尔值，而不是从中选择一个。)

对于原问题，相应的方法简化为

df.groupby(一列圆柱).columnB.agg (max) .reset_index()。