FutureWarning: Dropping of nuisance columns in DataFrame reductions (with 'numeric_only=None') is deprecated; in a future version this will raise TypeError. Select only valid columns before calling the reduction. result2 = student.groupby('年级').idxmax()

这个警告是因为在使用 `DataFrame.groupby()` 和 `idxmax()` 函数时，`idxmax()` 函数返回的是每个分组中最大值所在行的索引，包括了所有列的索引，但是在结果中并不需要所有的列，因此在未来的版本中，Pandas 将会禁止对无用列进行操作，也就是这里的 `numeric_only=None` 会被弃用。

解决这个警告的方法是，在调用 `idxmax()` 函数之前，先从 `DataFrame` 中选取需要的列。例如，如果只需要对 `score` 列进行操作，那么可以这样写：

result = student[['年级', '姓名', 'score']].groupby('年级').max()
result2 = student[['年级', '姓名', 'score']].groupby('年级').idxmax()

这样就只会对 `score` 列进行操作，避免了对无用列的操作，也就不会出现上述的警告。

相关问题

FutureWarning: Dropping of nuisance columns in DataFrame reductions (with 'numeric_only=None') is deprecated; in a future version this will raise TypeError. Select only valid columns before calling the reduction. inputs = inputs.fillna(inputs.mean())

这是一个警告信息，意思是在DataFrame的缩减操作中，如果不指定numeric_only参数，将来会出现TypeError错误。建议在进行缩减操作之前，先选择有效的列。在本段代码中，inputs.fillna(inputs.mean())的作用是用列的平均值填充缺失值。如果您想避免这个警告，可以在缩减操作之前选择有效的列，或者在缩减操作中指定numeric_only参数。

FutureWarning: Dropping invalid columns in DataFrameGroupBy.mean is deprecated. In a future version, a TypeError will be raised. Before calling .mean, select only columns which should be valid for the function.

这个警告是由于在groupby之后，对数据进行了聚合操作，但是有些列不能被聚合，因此被忽略掉了。在将来的版本中，这些无效的列会导致TypeError异常的抛出。为了避免这个警告和将来的异常，我们需要在进行聚合操作之前，先将需要聚合的列筛选出来，例如：

import pandas as pd

# 创建数据集
data = pd.DataFrame({'group':['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
                     'value':[1, 2, 3, 4, 5, 6],
                     'other_column':[7, 8, 9, 10, 11, 12]})

# 按照group列进行分组，并求每组的平均值
grouped_data = data.groupby('group')['value'].mean()

# 打印分组后的结果
print(grouped_data)

输出结果为：

group
A    2.5
B    3.5
C    4.5
Name: value, dtype: float64

上面的代码中，我们在进行groupby之前，先将需要聚合的列筛选出来，即`data.groupby('group')['value']`，然后再使用mean函数进行聚合操作，这样就避免了警告和将来的异常。