DataFrame.groupby() 求各年级身高最高的学生

可以使用 `DataFrame.groupby()` 和 `idxmax()` 函数来实现。`idxmax()` 函数返回每个分组中最大值所在行的索引，然后可以通过索引获取到最高身高的学生信息。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'grade': ['A 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'], 'name': ['Tom', 'Jerry', 'Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'height': [170, 175, 160, 165, 180, 155]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照 grade 列进行分组，并获取每组中身高最高的学生信息
max_heights_idx = df.groupby('grade')['height'].idxmax()
max_heights_students = df.loc[max_heights_idx]

print(max_heights_students)

输出结果为：

  grade    name  height
1     A   Jerry     175
4     B  Charlie     180
5     C   David     155

上述代码中，`df.groupby('grade')['height'].idxmax()` 表示按照 `grade` 列进行分组，然后获取每组中身高最高的学生所在行的索引。最终的结果是一个 Pandas Series 对象，其中每个元素表示每个组中身高最高的学生所在行的索引。然后通过 `loc[]` 函数获取到身高最高的学生信息。