Python 熊猫。按索引分组并为列应用最大值

我试图将dataframe按3个元素分组，并希望从组中获取列值最高的行，但

max

方法适用于所有列。我怎样才能做到这一点

我所做的：

In [69]: fr
Out[69]:
             ping  delta
0   1516190798773    161
1   1516191845372    143
2   1516192904988    144

3   1516193952748    295
4   1516195008033    233
5   1516196049407    252

In [70]: fr.groupby(fr.index / 3).max()
Out[70]:
            ping  delta
0  1516192904988    161
1  1516196049407    295

我想要得到的结果是：

            ping  delta
0  1516190798773    161
1  1516193952748    295

---

如果希望

列中的
第一个
值和
增量中的
最大值
值：

df = fr.groupby(fr.index // 3).agg({'delta':'max','ping':'first'})
print (df)
            ping  delta
0  1516190798773    161
1  1516193952748    295

如果需要
delta
和所有相关行中的
max
值：

df = fr.loc[fr.groupby(fr.index // 3)['delta'].idxmax()]
print (df)
            ping  delta
0  1516190798773    161
3  1516193952748    295

更好的差异样本：

print (fr)
            ping  delta
0  1516190798773    161
1  1516191845372    143
2  1516192904988    144
3  1516193952748    233 <-swapped values 233
4  1516195008033    295 <-swapped values 295
5  1516196049407    252

df = fr.groupby(fr.index // 3).agg({'delta':'max','ping':'first'})
print (df)
            ping  delta
0  1516190798773    161
1  1516193952748    295

df = fr.loc[fr.groupby(fr.index // 3)['delta'].idxmax()]
print (df)
            ping  delta
0  1516190798773    161
4  1516195008033    295

打印（fr）
平三角洲
0  1516190798773    161
1  1516191845372    143
2  1516192904988    144
3  1516193952748    233