按列A删除重复项，保留列B中值最高的行
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：
A B
1 10
1 20
2 30
2 40
3 10
应该变成这个：
A B
1 20
2 40
3 10
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？
共有3个答案
最简单的解决方案：
删除基于一列的重复项：
df = df.drop_duplicates('column_name', keep='last')
要删除基于多列的重复项：
df = df.drop_duplicates(['col_name1','col_name2','col_name3'], keep='last')
首要答案是做了太多的工作，对于较大的数据集来说看起来非常慢。应用很慢，如果可能的话应该避免。ix已弃用，也应该避免。
df.sort_values('B', ascending=False).drop_duplicates('A').sort_index()
A B
1 1 20
3 2 40
4 3 10
或者简单地按所有其他列分组，并取所需列的最大值。< code>df.groupby('A '，as_index=False)。max()
这需要最后一个。虽然不是最大值:
In [10]: df.drop_duplicates(subset='A', keep="last")
Out[10]:
A B
1 1 20
3 2 40
4 3 10
您也可以做类似的事情：
In [12]: df.groupby('A', group_keys=False).apply(lambda x: x.loc[x.B.idxmax()])
Out[12]:
A B
A
1 1 20
2 2 40
3 3 10
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假设我有以下数据帧： 我想删除基于列A、B和C的重复项，保留列E最高的行。如果E列中的值相同，则保留D列最高的行。 所以上面的数据帧会变成: 我在那里看到了答案的开头：python熊猫：按列A删除重复项，保留列B中值最高的行，但不幸的是，我无法找到如何处理如果列E中的值相同，则保留列D中的最高值：/ （我正在一个相当大的数据集上运行此代码） 任何帮助赞赏！
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我有一个熊猫数据帧，其中包含根据两列（A和B）重复的值： 我想删除重复项，保留列C中具有最大值的行。这将导致： 我不知道如何做到这一点。我应该使用吗？
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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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我有下表和Postgres： 作为select查询的一部分，我希望能够基于最高的Col2值（每个Col1值永远不会有多个最高值）在Col1中删除重复项，并保留相应的Col2、Col3值。 期望输出：
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我需要删除每个表ID的所有重复项，除了一个之外。像下面这样。我需要删除valueid上01,02,03的所有副本。。。 原件： 应该这样结束： 我试着用这样的东西来做，但是我不知道我怎么才能在id上删除这些内容 有什么建议吗？ 提前感谢
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问题内容： 编写一个程序来检查列表中是否有重复项，如果删除了重复项，则将其删除，并返回一个包含未重复项/已删除项的新列表。这就是我所拥有的，但老实说我不知道该怎么办。 问题答案： 获取唯一项目集合的常用方法是使用。集是不同对象的无序集合。要从任何迭代创建集合，只需将其传递给内置函数即可。如果以后再次需要真实列表，则可以类似地将集合传递给函数。 以下示例应涵盖你尝试做的所有事情： 从示例结果中可