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)

我是通过一个重复问题的链接来到这里的。

对于只有两列，这样做不是更简单吗:

df.groupby('A')['B'].max().reset_index()

并且要保留一整行(当有更多列时，这就是把我带到这里的“重复问题”所问的问题):

df.loc[df.groupby(...)[column].idxmax()]

例如，为了保留'C'取最大值的整行，对于每一组['A'， 'B']，我们会这样做:

out = df.loc[df.groupby(['A', 'B')['C'].idxmax()]

当有相对较少的组(即，大量的重复)时，这比drop_duplicate()解决方案(更少的排序)更快:

设置:

n = 1_000_000
df = pd.DataFrame({
    'A': np.random.randint(0, 20, n),
    'B': np.random.randint(0, 20, n),
    'C': np.random.uniform(size=n),
    'D': np.random.choice(list('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'), size=n),
})

(增加sort_index()以确保相等的解):

%timeit df.loc[df.groupby(['A', 'B'])['C'].idxmax()].sort_index()
# 101 ms ± 98.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit df.sort_values(['C', 'A', 'B'], ascending=False).drop_duplicates(['A', 'B']).sort_index()
# 667 ms ± 784 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

当已经给出的帖子回答了这个问题时，我做了一个小更改，添加了max()函数应用的列名，以提高代码的可读性。

df.groupby('A', as_index=False)['B'].max()

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)

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)

我不会给你完整的答案(我不认为你在寻找解析和写入文件的部分)，但一个关键的提示应该足够了:使用python的set()函数，然后sorted()或.sort()加上.reverse():

>>> a=sorted(set([10,60,30,10,50,20,60,50,60,10,30]))
>>> a
[10, 20, 30, 50, 60]
>>> a.reverse()
>>> a
[60, 50, 30, 20, 10]