Python中的秩/行号窗口函数

我是Python的新手，我需要下面这个示例的解决方案，这就是我的df的样子

我只需要返回两条记录，一条记录ID_编号207921021，另一条记录ID_编号222037001。使用下面的代码，我能够根据评分1和评分2的最大值获得ID_编号222037001的一条记录，当操作相同时（“本例中为投资”）

下面是我的结果

是否有办法只获取ID_编号207921021的一条记录（这次在“操作”列中有两个单独的值，即“使用”和“避免”）？我在SQL中使用了窗口函数，即使用

QUALIFY RANK（）OVER（按ID\u编号划分，按分数\u 1操作顺序，分数\u 2 DESC）=1

来完成之前的操作

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Python中是否有类似的函数来执行此操作？

这将根据您定义的排序，为每个

ID\u编号选择一行

df.sort_值（按=['Score_2'，'Score_1']，升序=[False，True]）.groupby（['ID_Number']）。头（1）

输出：

Action ID\u Number Score\u 1 Score\u 2
3投资222037001 9 0.4600
0使用207821021 7 0.4525
如果要按
ID\u编号
和
操作
进行分区，则会得到该
ID\u编号
的两条记录，因为有两个不同的操作。你打算如何决定哪一个？您的SQL还将返回两行。您希望提取ID_编号207921021下的哪条记录？“分数2”值较高的那个？我想要“分数2”值最高的那个@Nev1111@TomNash理想情况下，我希望使用基于最高“分数2”的动作value@Jude92查看更新的结果
Data=Data.groupby(['ID_Number','Action'])['Score_1','Score_2'].max().reset_index()