Python 在数据帧上使用groupby按一列重新排列，最大值仅为另一列

我试着用我的原始数据和代码来问这个问题，但我意识到这可能太难了，所以我将尝试创建一些玩具数据来简化这个问题。以下是一些玩具数据的代码，应易于复制/粘贴以复制：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['A boy ran.', [1,2], 1, [5,7], 0.997], ['A good pet.', [7,9], 0, [3,2], 0.977], ['The car is fast.', [7,5], 1, [1,9], 0.962], ['The girl sang.', [0,5], 2, [4,1], 0.992]], columns=['sentences', 'embeddings', 'labels', 'cluster_centres', 'cosine_scores'])
print(df)

new_df = df.groupby(['labels']).max()
print(new_df)

初始数据帧（

df

）有5列，这些列模仿我的原始数据（除了值要简单得多）：

语句

每行包含一个句子，

嵌入

和

集群中心

每行包含一个数字数组，

标签

包含0,1或2的值，而

cosine_分数

在每一行中都包含一个浮点数

我想根据

标签

列中的值对行进行分组（因此0s、1s和2s在一起），然后从行中的

句子

列中获取句子，该列具有每个标签的

余弦分数

列中的最大值。为了澄清，在上面的示例中，

labels

列中有两行的值为1。第一行（在行索引=0时）的余弦_分数高于另一行（在行索引=2时）（具体而言：0.997>0.962）。因此，对于1的标签，我希望使用index=0中的句子（

“一个男孩跑了。”

）。但是，当我运行上面的代码时，我得到了

new_df

的以下数据帧：

               sentences embeddings cluster_centres  cosine_scores
labels                                                            
0            A good pet.     [7, 9]          [3, 2]          0.977
1       The car is fast.     [7, 5]          [5, 7]          0.997
2         The girl sang.     [0, 5]          [4, 1]          0.992

---

如您所见，它为labels=1的余弦_分数选择了正确的最大值（行索引=0的0.997），但是，在句子列中，它选择了错误的句子（应该是

一个男孩跑了
，而不是
汽车很快
）。根据我对实际数据的分析，这是因为它选择了以“max”字母开头的句子（即字母顺序较晚的字母，在本例中T在A之后，因此选择了另一个句子）无论如何，我的问题是，如何仅为余弦_分数选择最大值，并从与
标签中每个标签的最大值相同的行返回其他列？谢谢你的帮助
根据标签和余弦分数排序，并应用拖放副本

df.sort_值（['labels'，'cosine_scores']，升序=False）。删除重复项（['labels']）

它给出以下输出

        sentences embeddings  labels cluster_centres  cosine_scores
3  The girl sang.     [0, 5]       2          [4, 1]          0.992
0      A boy ran.     [1, 2]       1          [5, 7]          0.997
1     A good pet.     [7, 9]       0          [3, 2]          0.977

根据标签和余弦分数进行排序，并应用拖放重复项

df.sort_值（['labels'，'cosine_scores']，升序=False）。删除重复项（['labels']）

它给出以下输出

        sentences embeddings  labels cluster_centres  cosine_scores
3  The girl sang.     [0, 5]       2          [4, 1]          0.992
0      A boy ran.     [1, 2]       1          [5, 7]          0.997
1     A good pet.     [7, 9]       0          [3, 2]          0.977

Nevermind：（此方法和顶部链接中的所有方法都对玩具数据起作用，但当我尝试在实际数据上使用它们时，会出现各种错误…不知道为什么。Nevermind再次起作用，我的cosine_分数列实际上是原始数据集中的数组，必须从中提取浮点数，谢谢：）Nevermind:（此方法和顶部链接中的所有方法都对玩具数据起作用，但当我尝试在实际数据上使用它们时，会出现各种错误…不知道为什么。不管怎样，它再次起作用，我的余弦分数列实际上是原始数据集中的数组，必须从中提取浮点数，谢谢：）