python groupby 取出对应行

可以使用 `groupby` 方法和 `apply` 方法结合使用来实现。

假设有一个数据集 `df`，其中有两列 `group` 和 `value`，你想要根据 `group` 进行分组，并且对于每个分组只取出其中 `value` 最大的那一行。

代码如下：

import pandas as pd

# 创建数据集
df = pd.DataFrame({'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'], 'value': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 对 group 进行分组，并对每个分组应用一个函数
result = df.groupby('group').apply(lambda x: x.loc[x['value'].idxmax()])

# 输出结果
print(result)

这段代码会输出如下结果：

       group  value
group             
A     1     A      2
B     4     B      5

其中，结果的每一行都是原始数据集 `df` 中的一行，只不过这些行被按照 `group` 进行了分组，并且对于每个分组只保留了 `value` 最大的那一行。

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pandas用groupby方法分类求和后，如何取出最大值的一项以及对应的类别

使用 `groupby` 可以对数据集进行分组，然后使用 `agg` 方法进行聚合操作，例如求和、平均值或最大值等。如果想要取出某一列中的最大值及其所在行的信息，可以使用 `idxmax()` 方法找出最大值所在的行的索引，然后使用 `loc` 方法获取该行的信息。

下面是一个例子，假设有一个数据集 `df`，其中包含 `category` 和 `value` 两列，我们想要对 `category` 进行分组求和，然后找出其中值最大的一项及其所在的类别：

# 对 category 进行分组求和
grouped = df.groupby('category').agg({'value': 'sum'})

# 找出 value 列中最大值所在的行的索引
max_index = grouped['value'].idxmax()

# 使用 loc 方法获取该行的信息
result = grouped.loc[max_index]

这里的 `result` 变量就是值最大的一项的信息，包含了它所在的类别和对应的值。

python中，一个员工对应多行成绩，如何筛选出其中分数最高的成绩行，并保留

其他列的数据？

这可以用 pandas 库来实现。首先读入数据，并将员工编号和成绩进行排序，然后按照员工编号进行分组，然后取出每组的最大值即可。

下面是示例代码：

import pandas as pd

# 读入数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将员工编号和成绩进行排序
df = df.sort_values(['员工编号', '成绩'])

# 按照员工编号进行分组，并取出每组的最大值
df = df.groupby('员工编号').last()

# 输出结果
print(df)

注意，这里假设员工编号为 `员工编号`，成绩为 `成绩` 两列，如果实际情况中有所不同，请根据实际情况进行修改。