python pandas：删除列A的重复项，将行的最高值保留在列B中

Question

我在A列中有一个具有重复值的数据框。我想删除重复项，将行的最高值保留在B列中。

所以这：

A B
1 10
1 20
2 30
2 40
3 10

应该变成这样：

A B
1 20
2 40
3 10

Wes添加了一些不错的功能来删除重复项：http
://wesmckinney.com/blog/?p=340 。但是AFAICT是为精确重复而设计的，因此没有提及选择保留哪些行的标准。

我猜想可能有一种简单的方法可以做到这一点-可能就像在删除重复项之前对数据帧进行排序一样简单-但我不知道groupby的内部逻辑足以弄清楚它。有什么建议？

Answer 1

这需要最后一个。虽然不是最大：

In [10]: df.drop_duplicates(subset='A', keep="last")
Out[10]: 
   A   B
1  1  20
3  2  40
4  3  10

您还可以执行以下操作：

In [12]: df.groupby('A', group_keys=False).apply(lambda x: x.loc[x.B.idxmax()])
Out[12]: 
   A   B
A       
1  1  20
2  2  40
3  3  10