如何在python数据帧中为每列保存最大行值？

我有一个数据帧，如：

   Name  A   B   C
0  Sen   1   0   NaN
1  Kes   0   1   0
2  Pas   0   0   1
3  Sen   0   0   NaN
4  Pas   0   0   2

我想用一条规则分别删除每个列的重复项：

名称列是键

例如，Sen是重复的，但其值仅在A中更改，对于B&C，其值是相同的。因此，对于A，我希望执行OR运算，并将Sen A的值保留为1，在另一行中，它应该填充“Nan”

基本上，我不想删除整行以进行复制，而是修改所有列的每个列内的值

预期产出：

   Name  A     B   C
0  Sen   1     0   NaN
1  Kes   0     1   0
2  Pas   0     0   Nan
3  Sen   Nan   0   NaN
4  Pas   0     0   2

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我们可以使用

where

s=df.groupby('Name').max().reindex(df.Name).values
df.drop('Name',1).where(df.drop('Name',1)==s)
     A  B    C
0  1.0  0  NaN
1  0.0  1  0.0
2  0.0  0  NaN
3  NaN  0  NaN
4  0.0  0  2.0
#df.loc[:,'A':]=df.drop('Name',1).where(df.drop('Name',1)==s)

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但是如果我想保留“Name”列怎么办？@hakuna_code注意到了我的屏蔽线

df.loc[：，'A'：]=df.drop（'Name'，1）。其中（df.drop（'Name'，1）==s）

df.drop（'Name'，1）。其中（df.drop（'Name'，1）==s）失败，错误为“无法使用块值[（8007，11）]广播形状[（8007，10）]”。。。我有从A到B的专栏K@hakuna_code什么错误，你试过你的样品了吗？是的。。但更高维度的失败。。。但理想情况下，它应该以同样的方式工作，对吗？