过滤所有行，直到每组达到最大值答案

【问题标题】：Filtering all the rows until a max is reached in each group过滤所有行，直到每组达到最大值
【发布时间】：2021-12-11 01:07:52
【问题描述】：

我想过滤一个有许多用户尝试进行某些测试的数据框。我已经根据 ID 和日期对数据框进行了排序。问题是我不知道如何将所有这些行过滤到特定用户的最大值。我想删除每个用户的最大点之后的行。

例如：

| user | score | date                    |
| A    | 5     | 2021-11-14 10:22:13.854 |
| A    | 7     | 2021-11-14 10:25:03.044 |
| B    | 4     | 2021-11-16 19:01:42.005 |
| B    | 7     | 2021-11-16 19:04:21.859 |
| B    | 6     | 2021-11-16 19:06:52.372 |

我想过滤数据框，以便用户 B 只有前两行是过滤器（因为第三行低于该用户的最大值）。

结果是：

| user | score | date                    |
| A    | 5     | 2021-11-14 10:22:13.854 |
| A    | 7     | 2021-11-14 10:25:03.044 |
| B    | 4     | 2021-11-16 19:01:42.005 |
| B    | 7     | 2021-11-16 19:04:21.859 |

【问题讨论】：

您应该将示例数据格式化为表格。将它们放在代码块（或预块）中，以便于阅读。参考文献stackoverflow.com/editing-help 可能还有 stackoverflow.com/editing-help#tables
您的帖子不清楚：您是否可以互换使用这些术语：（ID 和用户）和（点数和分数）。你说的一排比另一排低是什么意思？您是否仅在决定时比较分数值？

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

这应该可行：

df.groupby('user').apply(lambda g: g.head(g['score'].argmax()+1)).reset_index(drop=True)

因为：

首先，按用户/ID 分组
然后对于每个组，获取最大分数的位置（如果有多个这样的分数，它会选择第一个出现的位置）
并将行返回到该行

【讨论】：