按列A删除重复项，保留列B中值最高的行

我有一个在列a中具有重复值的数据帧，我想删除重复项，保持列B中值最高的行。

所以这个:

应该变成这样:

我猜可能有一种简单的方法可以做到这一点——可能就像在删除重复数据之前对DataFrame进行排序一样简单——但是我不太了解groupby的内部逻辑，无法弄清楚它。有什么建议吗?

当前回答

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()

其他回答

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]

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()

试试这个:

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

你也可以试试这个

df.drop_duplicates(subset='A', keep='last')

我参考了https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.drop_duplicates.html

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 ()

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