Python Dataframe在1列上选择最大值，在另一列上选择其他条件。

我有一个数据帧df_group1，如下所示

     Node   Load  FX\n(kN)  FY\n(kN) FZ\n(kN)  MX\n(kN*m)  MY\n(kN*m)
0      1   SLU_1  -28.5908  -6.19009  609.036   46.742822 -186.668087
2      3   SLU_2  -52.7285  -6.19101  805.478   46.751259 -269.103795
4      5   SLU_3  -48.9524  -6.19284  634.366   46.768148 -186.232878
5      6   SLE_4  -6.79594  -10.0551  797.148   72.094493  -82.793428
6      7   SLE_1  -41.1434   -6.1956  817.653   46.793519 -218.747276
16     1   SLV_2  -7.72079  -17.6635  605.985  130.651786 -105.285847
18     3   SLV_3  -10.9175  -14.6851  808.529  124.897285 -108.000190

对于Load列中仅包含SLU的行，我需要获得FZ\n（kN）上具有最大值的整行

我试图将这两个标准结合起来，如下所示，但得到一个箭头：

df_group1_SLU = df_group1.loc[(df_group1['Load'].str.contains('SLU')) & (df_group1['FZ\n(kN)'].astype(float).idxmax())]

但它给了我数据帧，在Load列中只有所有行包含SLU。 我做错了什么？为什么idxmax条件不起作用

谢谢， 比尔， 阿尔达试试这个：

df.loc[[df.loc[df['Load'].str.contains('SLU'), 'FZ\n(kN)'].idxmax()]]

[输出]

   id  Node   Load  FX\n(kN)  FY\n(kN)  FZ\n(kN)  MX\n(kN*m)  MY\n(kN*m)
1   2     3  SLU_2  -52.7285  -6.19101   805.478   46.751259 -269.103795    

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成功了！我不完全明白为什么，但谢谢你。如果我需要找到最大绝对值怎么办？df.loc[[df.loc[df['Load'].str.contains（'SLU'），'FZ\n（kN'））.abs（）.idxmax（）]正确吗？@AldarBudayev Yeh，可以