Python 分组而不丢失列

我的数据框有问题。我有一个有三列的数据框，前两列是标识符（str），第三列是数字

我想对它进行分组，以便得到第一列，第三列作为max，第二列对应于第三列进行索引

这不太清楚，让我们举个例子。我的数据框看起来像：

    id1              id2                amount
0   first_person     first_category     18
1   first_person     second_category    37
2   second_person    first_category     229
3   second_person    third_category     23

如果需要，请输入代码：

df = pd.DataFrame([['first_person','first_category',18],['first_person','second_category',37],['second_person','first_category',229],['second_person','third_category',23]],columns = ['id1','id2','amount'])

我想得到：

    id1              id2                amount
0   first_person     second_category    37
1   second_person    third_category     229

我尝试了groupby方法，但它使我失去了第二列：

result = df.groupby(['id1'],as_index=False).agg({'amount':np.max})

IIUC您要在“id1”上确定金额最大的行，并使用该行索引到原始df中：

In [9]:
df.loc[df.groupby('id1')['amount'].idxmax()]

Out[9]:
             id1              id2  amount
1   first_person  second_category      37
2  second_person   first_category     229

---

df.groupby（['id1'，as_index=False）.max（）

-这就是你想要的吗？问题是，并不是每次最后一个类别对应最大的金额（*编辑我的帖子以澄清）@MaxU都认为它也是第一个类别，但它会返回

id2

和

amount

的最大值，不是最大金额为

amount

的行。但您必须定义规则-在

id2

列上应用哪个聚合函数我希望每个人都有金额最大的类别。（以及相应的金额）