对多列进行分组，然后根据最大值查找唯一行

Question

我有一个包含 3 列的数据框：“供应商”、“类别”和“金额”。该 df 是分组操作的结果，我按供应商、类别进行分组，并对金额进行求和。在许多情况下，每个供应商有多个行，他们使用不同的类别，并且每个类别的金额不同。我希望做的是过滤 df，以便仅保留每个供应商具有最大金额的类别。我尝试将其作为 groupby 的一部分来实现，但没有成功，我还遵循了教程，其中显示了使用 .max() 操作，但这会导致一行显示整个中的最高数量df。任何帮助将不胜感激 - 我无法分享实际数据，但这里是 df 现在的样子的示例：

我希望得到的 df 看起来像：

Answer 1

您可以使用 GroupBy 中的信息对数据帧进行切片：

g = df.groupby("SN")["Amount"].max()
df = df.loc[df["SN"].isin(g.index) & df["Amount"].isin(g.values)].reset_index(drop=True)
display(df)

    SN  Category    Amount
0   1   Cat2        3000
1   2   Cat22       5000

Answer 2

您可以直接获取最大行的索引并使用它来选择这些行：

df2 = df.iloc[df.groupby('SN')['Amount'].idxmax(),:].reset_index(drop = True)

给出：

   SN Category  Amount
0   1     Cat2    3000
1   2    Cat22    5000