Python 3.x 使用熊猫可以为每个独特的组找到最高的值

我是熊猫的新手，我有一个数据框，看起来像这样：

ID        HeatIndexCat       
1         Lower               
1         Moderate               
1         Moderate               
2         Lower               
2         High               
3         High      
3         Lower     

我希望为每个类别分配值（例如，较低=33，中等=33至93，较高=39至46），并从具有相似ID的每组中获得最高类别

这是理想的结果：

ID        HeatIndexCat       Max
1         Lower              Moderate 
1         Moderate               
1         Moderate               
2         Lower              High 
2         High               
3         High               High
3         Lower    

使用：

如果每个组只需要第一个值：

df['Max'] = df['Max'].mask(df['ID'].duplicated(), '')
print (df)
   ID HeatIndexCat  new       Max
0   1        Lower   33  Moderate
1   1     Moderate   34          
2   1     Moderate   34          
3   2        Lower   33      High
4   2         High   40          
5   3         High   40      High
6   3        Lower   33          

使用：

如果每个组只需要第一个值：

df['Max'] = df['Max'].mask(df['ID'].duplicated(), '')
print (df)
   ID HeatIndexCat  new       Max
0   1        Lower   33  Moderate
1   1     Moderate   34          
2   1     Moderate   34          
3   2        Lower   33      High
4   2         High   40          
5   3         High   40      High
6   3        Lower   33          

---

什么是中等=33到93，高=39到46？你能用数字填充的新列添加预期输出吗？对不起，我忘了包括它。我正在研究热指数数据集。这些值以°C为单位。勘误表：中等=33至39@jezrael，你的意思是用数字值而不是类别输出最大值吗？基本上@jezrael说的是中等33-93和高39-46相交，“高”基本上是“中等”的子集，我们如何知道分配哪一个？你的意思是中等是33-93，高的范围除外？什么意思是中等=33到93，高=39到46？你能用数字填充的新列添加预期输出吗？对不起，我忘了包括它。我正在研究热指数数据集。这些值以°C为单位。勘误表：中等=33至39@jezrael，你的意思是用数字值而不是类别输出最大值吗？基本上@jezrael说的是中等33-93和高39-46相交，“高”基本上是“中等”的子集，我们如何知道分配哪一个？你的意思是中等是33-93除了高的范围？