Wie entferne ich doppelte Zeilen in einem DataFrame und priorisiere gleichzeitig Maximalwerte in einer bestimmten Spalte?

Entfernen doppelter Zeilen bei gleichzeitiger Priorisierung von Maximalwerten in Spalte B

Der Umgang mit doppelten Zeilen in einem DataFrame kann oft eine Herausforderung darstellen. In diesem Fall besteht das Ziel darin, doppelte Zeilen basierend auf den Werten in Spalte A zu eliminieren und die Zeile mit dem höchsten Wert in Spalte B beizubehalten.

Um dies zu erreichen, kann eine Kombination von Operationen angewendet werden. Erstens kann der DataFrame mithilfe der Funktion sort_values ​​in absteigender Reihenfolge nach Spalte B sortiert werden. Dadurch werden die Zeilen mit den höchsten Werten für Spalte B oben angeordnet.

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

Als nächstes kann die Funktion „drop_duplicates“ verwendet werden, um doppelte Zeilen basierend auf den Werten in Spalte A zu entfernen. Dabei bleibt jedoch die Priorisierung erhalten Zeilen wird der Keep-Parameter auf last gesetzt. Dadurch wird sichergestellt, dass die Zeile mit dem letzten Vorkommen (normalerweise die Zeile mit dem höchsten Wert in Spalte B) beibehalten wird.

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

Alternativ kann die Groupby-Funktion in Kombination mit Apply genutzt werden, um die Aufgabe zu erfüllen. Dieser Ansatz gruppiert den DataFrame nach Spalte A und wendet auf jede Gruppe eine Lambda-Funktion an. Innerhalb der Lambda-Funktion wird die idxmax-Methode verwendet, um den Index der Zeile mit dem Maximalwert für Spalte B zu identifizieren. Der resultierende DataFrame enthält nur die Zeilen, die diesen Maximalwerten zugewiesen sind.

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

Anwenden dieser Methoden erreicht das gewünschte Ergebnis, indem doppelte Zeilen basierend auf Spalte A entfernt werden, während die Zeilen mit den höchsten Werten in Spalte B erhalten bleiben.

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