基于两列A、B，从数据帧中删除重复项，在另一列C中保留具有最大值的行
我有一个熊猫数据帧，其中包含根据两列（A和B）重复的值：
A B C
1 2 1
1 2 4
2 7 1
3 4 0
3 4 8
我想删除重复项，保留列C中具有最大值的行。这将导致：
A B C
1 2 4
2 7 1
3 4 8
我不知道如何做到这一点。我应该使用drop_duplicates（）吗？
共有3个答案
我认为分组应该工作。
df.groupby(['A', 'B']).max()['C']
如果需要数据帧，可以链接重置索引调用。
df.groupby(['A', 'B']).max()['C'].reset_index()
您只需使用pandas drop duplicates函数即可完成此操作
df.drop_duplicates(['A','B'],keep= 'last')
您可以使用组由：
c_maxes = df.groupby(['A', 'B']).C.transform(max)
df = df.loc[df.C == c_maxes]
c_maxes是每个组中c的最大值的系列，但其长度和索引与df相同。如果您没有使用。转换然后打印＜code＞c_maxes
另一种使用drop_duplicates的方法是
df.sort('C').drop_duplicates(subset=['A', 'B'], take_last=True)
不确定哪个更有效，但我想是第一种方法，因为它不涉及排序。
编辑:从< code>pandas 0.18开始，第二个解决方案是
df.sort_values('C').drop_duplicates(subset=['A', 'B'], keep='last')
或者，
df.sort_values('C', ascending=False).drop_duplicates(subset=['A', 'B'])
无论如何，< code>groupby解决方案的性能似乎要高得多:
%timeit -n 10 df.loc[df.groupby(['A', 'B']).C.max == df.C]
10 loops, best of 3: 25.7 ms per loop
%timeit -n 10 df.sort_values('C').drop_duplicates(subset=['A', 'B'], keep='last')
10 loops, best of 3: 101 ms per loop
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问题内容： 我有一个熊猫数据框，其中包含根据两列（A和B）重复的值： 我想删除重复项，使行在C列中具有最大值。这将导致： 我不知道该怎么做。我应该使用其他吗？ 问题答案： 您可以使用分组依据： 是每个组中的最大值的a ，但与的长度和索引相同。如果您还没有使用过，那么打印可能是个好主意，以了解其工作原理。 使用的另一种方法是 不确定哪种方法更有效，但是我猜第一种方法不涉及排序。 编辑： 从第二个解决
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我有一个数据帧，在a列中有重复值。我想删除重复值，保留b列中值最高的行。 所以这个： 应该变成这个： 我猜可能有一种简单的方法可以做到这一点——可能就像在删除重复项之前对数据帧进行排序一样简单——但我对groupby的内部逻辑了解不够，无法搞清楚。有什么建议吗？
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我有这样一个数据帧： 我如何摆脱第四行，因为它有sq_resid的最大值？注意：最大值将从一个数据集更改到另一个数据集，所以仅仅删除第4行是不够的。 我已经尝试了一些方法，比如我可以删除像下面这样留下数据帧的最大值，但是无法删除整行。
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我使用Pandas read_csv从csv文件导入了一个数据帧。它的形状是735，36。我需要删除最后33列-保留前3列。这些列是，， 我已经尝试了这里所有的建议 无论我做什么，我都会得到以下错误： 例如： 我又开始了。“bool对象不可下标”错误已经消失，我认为df已经被覆盖。 我试图使用一些公开的医院活动数据，并从中提取数据。我是一名神经外科医生，所以你可能需要耐心。数据在这里https:/
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我有一个大型数据框（超过100列，还有几行10万行），其中包含许多包含重复数据的行。我正在尝试删除重复的行，将具有最大值的行保留在不同的列中。 本质上，我是根据时间段将数据分类到各个箱中，所以在不同的时间段，人们会发现很多重复，因为大多数实体存在于所有的时间段。然而，不允许的是同一实体在给定的时间段内出现不止一次。 我在python pandas中尝试了这种方法：通过列A删除重复项，在数据子集上保
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我有一个这样的数据帧（）： 我想基本上删除重复记录，以便字段是唯一的。我不关心被丢弃的记录，在这种情况下，地址已经被删除，所以唯一通过的是拼写错误。我想要以下结果的数据框： 在R中，基本上是这样做的： 但是我需要一种方法在熊猫身上做到这一点。