这是最后一个。但不是最大值:

In [10]: df.drop_duplicates(subset='A', keep="last")
Out[10]: 
   A   B
1  1  20
3  2  40
4  3  10

你还可以这样做:

In [12]: df.groupby('A', group_keys=False).apply(lambda x: x.loc[x.B.idxmax()])
Out[12]: 
   A   B
A       
1  1  20
2  2  40
3  3  10

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)

最上面的答案是做了太多的工作，对于更大的数据集看起来非常慢。应用速度较慢，应尽量避免。Ix已被弃用，也应该避免使用。

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

   A   B
1  1  20
3  2  40
4  3  10

或者简单地按所有其他列分组，然后取所需列的最大值。df。groupby (A, as_index = False) .max ()

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]

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