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

该行其他信息？

你可以使用 pandas 模块中的 groupby() 和 idxmax() 方法来筛选出分数最高的成绩行，并保留该行其他信息。具体步骤如下：

1. 将数据读取为 pandas 的 DataFrame 格式。
2. 使用 groupby() 方法，按照员工编号进行分组。
3. 对每个分组使用 idxmax() 方法，获取该分组中 score 列分数最高的行的索引值。
4. 使用 loc[] 方法，根据获取的索引值选取对应行的数据，并保留该行其他信息。

代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建测试数据
data = {'employee_id': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
        'name': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'score': [80, 90, 85, 95, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照员工编号分组，并获取分数最高的成绩行
idx = df.groupby('employee_id')['score'].idxmax()

# 根据获取的行索引选取对应行的数据，并保留该行其他信息
result = df.loc[idx, :]

print(result)

输出结果：

   employee_id name  score
1            1    A     90
3            2    B     95
5            3    C     80