在一列上对数据框进行分组，并从一列中获取最大值，从另一列中获取相应的值答案

【问题标题】：Group a dataframe on one column and take max from one column and its corresponding value from the other col在一列上对数据框进行分组，并从一列中获取最大值，从另一列中获取相应的值
【发布时间】：2021-03-15 12:40:58
【问题描述】：

我有一个大型数据框，其模式如下：

    X   Y   Z
0   a   p   2
1   a   q   5
2   a   r   6
3   a   s   3
4   b   w   10
5   b   z   20
6   b   y   9
7   b   x   20

并且可以构造为：

df = {
    'X': ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'b'],
    'Y': ['p', 'q', 'r', 's', 'w', 'x', 'y', 'z'],
    'Z': [2, 5, 6, 3, 10, 20, 9, 5]
}

现在我想按第一列（即X）对该数据框进行分组，并从Z 列中获取max，并从Y 中获取相应的值。如果Z 中有两个最大值，那么我想从Y 中按字母顺序取第一个值。

所以我的预期结果如下：

X   Y   Z
a   r   6
b   x   20

我尝试过groupby('X', as_index=False).agg({'Z': 'max', 'Y': 'first'})，但这会同时从Z 和Y 中选择最大值。

另外，我知道有一个 pd.series.groupby.nlargest(1) 方法，但这会花费我的数据集很多时间。

任何关于我如何进行的建议将不胜感激。

提前致谢：)

【问题讨论】：

@jezrael 这不是一个骗局。当Z 列中有两个相等的最大值时，您在评论中的回答将不起作用，因为我们还必须记住列中按字母顺序排列的最小值Y 将被选中。
@jezrael 我在欺骗中没有看到我的确切答案......而且恕我直言，标记的欺骗与这个问题没有任何关系
我也同意这个问题与上面提到的问题没有特别的关系
@jezrael 是的，我确定。
对不起，我错了，所以重新提出问题。

标签： python pandas dataframe pandas-groupby

【解决方案1】：

让我们试试sort_values + drop_duplicates:

df.sort_values(['X', 'Z', 'Y'], ascending=[True, False, True]).drop_duplicates('X')

   X  Y   Z
2  a  r   6
5  b  x  20

【讨论】：