Python熊猫获得最大相对于其他数量[重复]

Question

我有一个Pandas数据框架，其中包含以下表格：

我想在“value”列中找到哪个阶段具有最大值，如果最大值相同，则显示具有最大值的相位的第一个值或随机值

期望结果表：

我的解决方案是：

df.groupby(['name'])[['phase','value']].max() 

但它返回了不正确的值。

编辑:稍微更改了值以更准确地表示问题

Answer 1

一个可能的解决方案，可以避免排序是与groupby：

df.loc[df.groupby('name', sort = False).value.idxmax()]

    name  phase  value
0    BOB      1   0.90
3   JOHN      2   0.45
7  FRANK      3   0.60

Answer 2

尝试先对数据帧进行排序：

df = df.sort_values(
    by=["name", "value", "phase"], ascending=[True, False, True]
)

x = df.groupby("name", as_index=False).first()
print(x)

印刷品:

    name  phase  value
0    BOB      1   0.90
1  FRANK      1   0.60
2   JOHN      1   0.45

Answer 3

您不需要使用groupby。按value和阶段对值进行排序（必要时调整顺序）并按名称删除重复项：

out = (df.sort_values(['value', 'phase'], ascending=[False, True])
         .drop_duplicates('name')
         .sort_index(ignore_index=True))
print(out)

# Output
    name  phase  value
0    BOB      1   0.90
1   JOHN      2   0.45
2  FRANK      3   0.60