python dataframe 添加数据时，已有数据中的某一行和新数据中的某一行除某一列数据值不同其他均相同，如何保留这两行中的不同列的值大的一行并摒弃另一行

可以使用 `pandas` 库的 `merge` 函数和 `groupby` 函数实现该功能。

假设已有的数据为 `df1`，新数据为 `df2`，共有三列数据：`col1`、`col2`、`col3`，其中 `col3` 的值不同。

首先将两个数据框按照 `col1` 和 `col2` 进行合并，并根据 `col3` 的大小保留其中一行：

merged = pd.merge(df1, df2, on=['col1', 'col2'], how='outer')
merged['col3'] = merged[['col3_x', 'col3_y']].apply(lambda x: max(x), axis=1)
merged.drop(['col3_x', 'col3_y'], axis=1, inplace=True)

然后按照 `col1`、`col2` 进行分组，并保留 `col3` 值最大的一行：

result = merged.groupby(['col1', 'col2']).agg({'col3': 'max'}).reset_index()

最后得到的 `result` 数据框中，每个组合的 `col1` 和 `col2` 对应一行数据，其中 `col3` 的值是这个组合中 `col3` 值最大的那一行的值。

相关问题

python dataframe 某一行数据转列

可以使用 Pandas 库中的 melt() 函数将某一行数据转为列。

假设有如下的 DataFrame：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35],
    'gender': ['Female', 'Male', 'Male'],
    'score_math': [80, 90, 85],
    'score_english': [75, 85, 90]
}

df = pd.DataFrame(data)

其中，第一行是学生的姓名、年龄和性别，而第二行是学生的数学成绩和英语成绩。现在想要将第一行的信息转为列，可以使用以下代码：

df = df.melt(id_vars=['name', 'age', 'gender'], var_name='subject', value_name='score')

其中，id_vars 参数是需要保留的列，var_name 参数是新生成的列的名称，value_name 参数是新生成的列中的值的名称。运行上述代码后，得到的 DataFrame 如下：

       name  age  gender        subject  score
0     Alice   25  Female     score_math     80
1       Bob   30    Male     score_math     90
2   Charlie   35    Male     score_math     85
3     Alice   25  Female  score_english     75
4       Bob   30    Male  score_english     85
5   Charlie   35    Male  score_english     90

可以看到，原先的第二行数据被转为了两列，分别是 subject 和 score。

python删除dataframe中某一行数据

可以使用 pandas 中的 `drop()` 方法来删除 dataframe 中的某一行数据。具体操作如下：

假设我们有一个如下的 dataframe `df`：

   A  B  C
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

1. 删除第一行数据：

   df = df.drop(0)

删除后的 dataframe 为：

      A  B  C
   1  4  5  6
   2  7  8  9

2. 删除第二行数据：

   df = df.drop(1)

删除后的 dataframe 为：

      A  B  C
   0  1  2  3
   2  7  8  9

注意，`drop()` 方法默认返回一个新的 dataframe，如果要直接修改原 dataframe，可以设置 `inplace=True` 参数：

df.drop(0, inplace=True)