按列刪除重複項並保留具有最大值的行
在資料框中遇到重複值可能具有挑戰性。在保留具有最高對應值的行至關重要的情況下，採用有效的技術變得至關重要。
要解決此問題，請考慮以下A 列中包含重複項的資料框：
| A | B |
|---|---|
| 1 | 10 |
| 1 | 20 |
| 2 | 30 |
| 2 | 40 |
| 3 | 10 |
目標是從A 列中刪除重複項，但保留B 列中具有最大值的行。理想情況下，結果應如下所示this:
| A | B |
|---|---|
| 1 | 20 |
| 2 | 40 |
| 3 | 10 |
一種方法是在刪除重複項之前對資料幀進行排序：
df = df.sort_values(by='B', ascending=False) df.drop_duplicates(subset='A', keep='first')
此方法有效，但不能保證保留最大值，因為它按升序對行進行排序。為了克服這個限制，我們可以使用以下方法：
df.groupby('A', group_keys=False).apply(lambda x: x.loc[x.B.idxmax()])此操作按 A 列對資料幀進行分組，找到 B 列具有最大值的索引，並選擇對應的行。結果是更新的資料框，刪除了重複項並保留了最大值。
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