如何为 A 列中的重复值保留 B 列中具有最大值的行？

针对重复的A列值查找B列值最大的行

在数据分析中，经常需要去除重复记录，同时保留独特的数据。一种常见的场景涉及特定列（A 列）中具有重复值的数据集，其目标是将具有最高值的行保留在另一列（B 列）中。

要实现此目的，第一个解决方案利用 drop_duplicates() 函数和 keep="last" 参数。这会根据 A 列删除重复行，同时保留最后看到的行，而不管 B 列中的值如何。

但是，如果目标是保留 B 列中具有最大值的行，则上述解决方案不合适。相反，可以使用 groupby() 和 apply() 的组合，类似于提供的第二个解决方案。此方法按 A 列对行进行分组，对每个组应用一个函数，并选择每个组内 B 列中具有最大值的行。

实现：

import pandas as pd

# Create data frame with duplicate values in column A
df = pd.DataFrame([[1, 10], [1, 20], [2, 30], [2, 40], [3, 10]], columns=['A', 'B'])

# Keep row with maximum value in column B for each duplicate in column A
max_b_rows = df.groupby('A', group_keys=False).apply(lambda x: x.loc[x.B.idxmax()])

# Display resulting data frame
print(max_b_rows)

输出：

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

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