如何刪除資料幀中的重複行，同時優先考慮特定列中的最大值？

刪除重複行，同時優先考慮 B 列中的最大值

處理 DataFrame 中的重複行通常會帶來挑戰。在這種情況下，目標是根據 A 列中的值消除重複行，並保留 B 列中具有最高值的行。

要達到此目的，可以應用多種操作的組合。首先，可以使用 sort_values 函數以 B 列降序對 DataFrame 進行排序。這會將 B 列中具有最高值的行排列在頂部。

df = df.sort_values('B', ascending=False)

接下來，可以使用 drop_duplicates 函數根據 A 列中的值刪除重複行。但是，為了保持優先權rows，keep參數設定為last。這可確保保留最新出現的行（通常是 B 列中具有最高值的行）。

df = df.drop_duplicates(subset='A', keep='last')

或者，可以利用 groupby 函數與 apply 結合來完成任務。此方法按 A 列將 DataFrame 分組，並對每個群組套用 lambda 函數。在 lambda 函數中，idxmax 方法用於識別具有 B 列最大值的行的索引。產生的 DataFrame 僅包含指派給這些最大值的行。

df = df.groupby('A', group_keys=False).apply(lambda x: x.loc[x.B.idxmax()])

應用這些方法達到了基於 A 列刪除重複行的預期結果，同時保留 B 列中具有最高值的行。

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