Python 熊猫：如何删除重复行，但保留所有行的最大值

如何删除重复行，但保留所有行的最大值。例如，我有一个包含4行的数据帧：

data = [{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3},{'a': 7, 'b': 10, 'c': 2}, {'a': 7, 'b': 2, 'c': 20}, {'a': 7, 'b': 2, 'c': 20}]
df = pd.DataFrame(data)

从这个数据框中，我希望有一个数据框，如（3行，按“a”分组，将所有具有最大值的行保留在“c”中）：

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您可以使用

groupby

和

transform

计算每组的

max

c，然后在记录等于max的位置进行筛选，如：

df['max_c'] = df.groupby('a')['c'].transform('max')
df[df['c']==df['max_c']].drop(['max_c'], axis=1)

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您可以将

GroupBy

+

transform

与布尔索引一起使用：

res = df[df['c'] == df.groupby('a')['c'].transform('max')]

print(res)

   a  b   c
0  1  2   3
1  7  2  20
2  7  2  20

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非常感谢。我将第二个命令替换为df=df.loc[df['c']==df['max_c']]，然后它就可以工作了。欢迎！如果答案解决了问题，就接受它。

res = df[df['c'] == df.groupby('a')['c'].transform('max')]

print(res)

   a  b   c
0  1  2   3
1  7  2  20
2  7  2  20