Python 按类别获取最大值的索引

我有一个操作数据的数据框架。我需要返回每个

供应商

的记录及其相应的最大

插入日期

#import pandas as pd
#df = pd.read_clipboard() 

Vendor  Insert_Date Total 
Steph   2017-10-25  2
Matt    2017-10-31  13
Chris   2017-11-03  3
Steve   2017-10-23  11
Chris   2017-10-27  3
Steve   2017-11-01  11

我想返回以下结果（顺序不重要，除非它影响索引）：

---

我可以通过使用

df.groupby（['Vendor']）.agg（{'Insert_Date'：'max'}）

检索每个

供应商的最大
插入日期
，但我希望有索引，这样我就可以使用
iloc
（或其他形式的
loc
）并过滤结果。我已经玩了一点，但似乎无法使用
drop\u duplicates

df.sort_values(['Vendor','InsertDate']).drop_duplicates(['Vendor'],keep='last')
Out[1442]: 
  Vendor  InsertDate  Total
2  Chris  2017-11-03      3
1   Matt  2017-10-31     13
0  Steph  2017-10-25      2
5  Steve  2017-11-01     11

使用
删除重复项

df.sort_values(['Vendor','InsertDate']).drop_duplicates(['Vendor'],keep='last')
Out[1442]: 
  Vendor  InsertDate  Total
2  Chris  2017-11-03      3
1   Matt  2017-10-31     13
0  Steph  2017-10-25      2
5  Steve  2017-11-01     11

IIUC：

输出：

  Vendor Insert Date  Total
2  Chris  2017-11-03      3
1   Matt  2017-10-31     13
0  Steph  2017-10-25      2
5  Steve  2017-11-01     11

IIUC：

输出：

  Vendor Insert Date  Total
2  Chris  2017-11-03      3
1   Matt  2017-10-31     13
0  Steph  2017-10-25      2
5  Steve  2017-11-01     11

向我们展示您迄今为止一直在尝试的代码。@GiantSlovedAthmetal，我的真实数据集中有很多列，这种“硬编码”不适用。也许我应该在我的问题中更清楚地说明这一点对不起，我没有一个好的建议。向我们展示你迄今为止一直在尝试的代码。@GiantSlovedAthmetal，我的真实数据集中有很多列，这种“硬编码”不适用。也许我应该在我的问题中说得更清楚对不起，我没有一个好的建议。当我尝试使用它时，idxmax会抛出错误。您是否先将其转换为日期时间列？@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 啊。。是的，我做了。啊，这就是如何应用
idxmax
。当我尝试使用它时，DXMAX会向我抛出错误。您是否先将其转换为日期时间列？@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 啊。。是的，我做了。啊，这就是如何应用
idxmax
。我找不到正确的应用程序控制杆。我尝试过使用排序值，但从未想过要删除重复项。我尝试使用排序值，但从未想过要删除重复项