如何在 Pandas DataFrame 中查找组内具有最大值的行？

使用 Groupby 获取组中具有最大值的行

识别 pandas DataFrame 中在特定列中显示最大值的所有行分组数据中是一项常见任务。这可以通过使用 groupby 操作和一系列转换来有效地实现。

要在 Sp 和 Mt 列定义的每个组中查找具有最大计数的行，我们按照以下步骤操作：

1. 计算组最大值：首先，使用 groupby 函数计算每个组的最大计数。这将返回一个包含由组键索引的最大计数值的系列。
2. 创建布尔掩码：使用变换和相等比较创建布尔掩码以识别计数等于组最大值。此掩码将为具有最大计数的行提供 True 值。
3. 过滤 DataFrame： 使用掩码过滤 DataFrame，仅保留具有最大计数的行。

示例 1：

考虑以下内容DataFrame:

   Sp   Mt Value  count
0  MM1  S1   a     3
1  MM1  S1   n       2
2  MM1  S3   cb    5
3  MM2  S3   mk    8
4  MM2  S4   bg    10
5  MM2  S4   dgd     1
6  MM4  S2   rd      2
7  MM4  S2   cb      2
8  MM4  S2   uyi   7

通过应用上述步骤，我们获得所需的输出：

   Sp   Mt   Value  count
0  MM1  S1   a      3
2  MM1  S3   cb     5
3  MM2  S3   mk     8
4  MM2  S4   bg     10 
8  MM4  S2   uyi    7

示例 2:

对于另一个 DataFrame :

   Sp   Mt   Value  count
4  MM2  S4   bg     10
5  MM2  S4   dgd    1
6  MM4  S2   rd     2
7  MM4  S2   cb     8
8  MM4  S2   uyi    8

结果将为：

   Sp   Mt   Value  count
4  MM2  S4   bg     10
7  MM4  S2   cb     8
8  MM4  S2   uyi    8

注意： 如果组内的多行具有相同的最大计数，则所有这些行都将包含在输出中。如果这是不希望的，则可能需要进一步过滤。

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