其中许多都是很好的答案，但是为了帮助显示可伸缩性，在280万行具有不同数量重复的数据上显示了一些惊人的差异。对我的数据来说，最快的是排序，然后删除重复(删除所有但最后稍微快于排序降序和删除所有但第一个)

Sort Ascending, Drop duplicate keep last (2.22 s) Sort Descending, Drop Duplicate keep First (2.32 s) Transform Max within the loc function (3.73 s) Transform Max storing IDX then using loc select as second step (3.84 s) Groupby using Tail (8.98 s) IDMax with groupby and then using loc select as second step (95.39 s) IDMax with groupby within the loc select (95.74 s) NLargest(1) then using iloc select as a second step (> 35000 s ) - did not finish after running overnight NLargest(1) within iloc select (> 35000 s ) - did not finish after running overnight

如你所见，Sort比transform快1/3，比groupby快75%。其他的都要慢40倍。在小型数据集中，这可能无关紧要，但如您所见，这可能会对大型数据集产生重大影响。

您可以根据计数对dataFrame进行排序，然后删除重复项。我认为这样更简单:

df.sort_values('count', ascending=False).drop_duplicates(['Sp','Mt'])

df = pd.DataFrame({
'sp' : ['MM1', 'MM1', 'MM1', 'MM2', 'MM2', 'MM2', 'MM4', 'MM4','MM4'],
'mt' : ['S1', 'S1', 'S3', 'S3', 'S4', 'S4', 'S2', 'S2', 'S2'],
'val' : ['a', 'n', 'cb', 'mk', 'bg', 'dgb', 'rd', 'cb', 'uyi'],
'count' : [3,2,5,8,10,1,2,2,7]
})

df.groupby(['sp', 'mt']).apply(lambda grp: grp.nlargest(1, 'count'))

简单的解决方案是应用idxmax()函数来获取具有最大值的行索引。 这将过滤掉组中值最大的所有行。

In [365]: import pandas as pd

In [366]: df = pd.DataFrame({
'sp' : ['MM1', 'MM1', 'MM1', 'MM2', 'MM2', 'MM2', 'MM4', 'MM4','MM4'],
'mt' : ['S1', 'S1', 'S3', 'S3', 'S4', 'S4', 'S2', 'S2', 'S2'],
'val' : ['a', 'n', 'cb', 'mk', 'bg', 'dgb', 'rd', 'cb', 'uyi'],
'count' : [3,2,5,8,10,1,2,2,7]
})

In [367]: df                                                                                                       
Out[367]: 
   count  mt   sp  val
0      3  S1  MM1    a
1      2  S1  MM1    n
2      5  S3  MM1   cb
3      8  S3  MM2   mk
4     10  S4  MM2   bg
5      1  S4  MM2  dgb
6      2  S2  MM4   rd
7      2  S2  MM4   cb
8      7  S2  MM4  uyi


### Apply idxmax() and use .loc() on dataframe to filter the rows with max values:
In [368]: df.loc[df.groupby(["sp", "mt"])["count"].idxmax()]                                                       
Out[368]: 
   count  mt   sp  val
0      3  S1  MM1    a
2      5  S3  MM1   cb
3      8  S3  MM2   mk
4     10  S4  MM2   bg
8      7  S2  MM4  uyi

### Just to show what values are returned by .idxmax() above:
In [369]: df.groupby(["sp", "mt"])["count"].idxmax().values                                                        
Out[369]: array([0, 2, 3, 4, 8])

df.loc [df.groupby(“太”)(“计数”).idxmax ())

如果df索引不是唯一的，你可能需要这个步骤df.reset_index(inplace=True)。

In [1]: df
Out[1]:
    Sp  Mt Value  count
0  MM1  S1     a      3
1  MM1  S1     n      2
2  MM1  S3    cb      5
3  MM2  S3    mk      8
4  MM2  S4    bg     10
5  MM2  S4   dgd      1
6  MM4  S2    rd      2
7  MM4  S2    cb      2
8  MM4  S2   uyi      7

In [2]: df.groupby(['Mt'], sort=False)['count'].max()
Out[2]:
Mt
S1     3
S3     8
S4    10
S2     7
Name: count

要获得原始DF的指数，您可以这样做:

In [3]: idx = df.groupby(['Mt'])['count'].transform(max) == df['count']

In [4]: df[idx]
Out[4]:
    Sp  Mt Value  count
0  MM1  S1     a      3
3  MM2  S3    mk      8
4  MM2  S4    bg     10
8  MM4  S2   uyi      7

注意，如果每个组有多个最大值，则将返回所有最大值。

更新

碰碰运气，这就是OP要求的:

In [5]: df['count_max'] = df.groupby(['Mt'])['count'].transform(max)

In [6]: df
Out[6]:
    Sp  Mt Value  count  count_max
0  MM1  S1     a      3          3
1  MM1  S1     n      2          3
2  MM1  S3    cb      5          8
3  MM2  S3    mk      8          8
4  MM2  S4    bg     10         10
5  MM2  S4   dgd      1         10
6  MM4  S2    rd      2          7
7  MM4  S2    cb      2          7
8  MM4  S2   uyi      7          7