按列删除重复项并保留具有最大值的行
在数据框中遇到重复值可能具有挑战性。在保留具有最高对应值的行至关重要的情况下，采用有效的技术变得至关重要。
要解决此问题，请考虑以下 A 列中包含重复项的数据框：
| A | B |
|---|---|
| 1 | 10 |
| 1 | 20 |
| 2 | 30 |
| 2 | 40 |
| 3 | 10 |
目标是从 A 列中删除重复项，但保留 B 列中具有最大值的行。理想情况下，结果应如下所示this:
| A | B |
|---|---|
| 1 | 20 |
| 2 | 40 |
| 3 | 10 |
一种方法是在删除重复项之前对数据帧进行排序：
df = df.sort_values(by='B', ascending=False) df.drop_duplicates(subset='A', keep='first')
此方法有效，但不能保证保留最大值，因为它按升序对行进行排序。为了克服这个限制，我们可以使用以下方法：
df.groupby('A', group_keys=False).apply(lambda x: x.loc[x.B.idxmax()])此操作按 A 列对数据帧进行分组，找到 B 列具有最大值的索引，并选择相应的行。结果是更新的数据框，删除了重复项并保留了最大值。
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