Python：删除每个组中具有最大值的行

我有一个熊猫数据帧

df

像这样

In [1]: df
Out[1]:
      country     count
0       Japan        78
1       Japan        80
2         USA        45
3      France        34
4      France        90
5          UK        45
6          UK        34
7       China        32
8       China        87
9      Russia        20
10      Russia        67

我想删除每组中具有最大值的行。因此，结果应该如下所示：

      country     count
0       Japan        78
3      France        34
6          UK        34
7       China        32
9      Russia        20

我的第一次尝试：

idx = df.groupby(['country'], sort=False).max()['count'].index
df_new = df.drop(list(idx))

我的第二次尝试：

idx = df.groupby(['country'])['count'].transform(max).index
df_new = df.drop(list(idx))

但它不起作用。有什么想法吗？

groupby/transform（'max'）） 您可以首先按组计算一系列最大值。然后筛选出计数等于该序列的实例。注意，这也将最大限度地删除重复项

g = df.groupby(['country'])['count'].transform('max')
df = df[~(df['count'] == g)]

系列

g

表示各组每行的最大值。如果这等于

df['count']

（按索引），则您有一行，其中您的组有最大值。然后使用

~

表示否定条件

print(df.groupby(['country'])['count'].transform('max'))

0    80
1    80
2    45
3    90
4    90
5    45
6    45
7    87
8    87
9    20
Name: count, dtype: int64

排序+删除 或者，您可以对最终引用进行排序和删除：

res = df.sort_values('count')
res = res.drop(res.groupby('country').tail(1).index)

print(res)

  country  count
9  Russia     20
7   China     32
3  France     34
6      UK     34
0   Japan     78