Python 每个主键的熊猫只将具有最大值的行保留到另一列中

我如何才能为Customer_ID中的每个元素只保留Col2_ID和Qta以及Qta列的最大值，并放弃所有其余元素

我被困在这里：

df1 = df.groupby(["Customer_ID", "Col2_ID"]).Qta.sum()

Customer_ID  Col2_ID       Qta
0           536544      600
            536546        1
            536550        1
            536553        3
            536555        1
                       ... 
18283       579673      134
            580872      142
18287       554065      488
            570715      990
            573167      108

分组后，我为每个客户提供了多个（Col2_ID，Qta），但对于每个客户，我只希望（Col2_ID，Qta）具有最大值

例如，我需要的输出不是程序给出的输出，而是

Customer_ID  Col2_ID       Qta
0           536544      600
                       ... 
18283       580872      142
18287       570715      990

我是pandas的新手，在文档中我找不到我需要的东西

您可以将它与

级别

作为参数进行链接。在级别0时，从每个

客户ID

获取最大值

df.groupby(["Customer_ID", "Col2_ID"]).Qta.sum().max(level=0)

在这里，您将索引为

Customer\u ID

，仅获取

Customer\u ID

和

Col2\u ID

out = df.groupby(["Customer_ID", "Col2_ID"]).Qta.sum().reset_index(level=1)
idx = out['Qta'].max(level=0).index
out.loc[idx].set_index('Col2_ID', append=True)

现在，这里的

out

索引是

MultiIndex

，带有

Customer\u ID

和

Col2\u ID