我不太擅长使用 pandas，我认为 pandas 应该解决我的问题：
我有一个文本文件，其中包含数据（id1;id2;value1;value2;value3)
1;2;30;40;20.3;
1;2;30;42;26.2;
3;5;12;55;10.7;
3;5;12;23;8.7;
3;5;12;33;11.2;
24;12;1;553;1.1;
24;12;1;23;1.9;
因此，我想保留具有相同的行id1, id2, value1，以及更高value3. Value2并不重要，但需要保留，例如
1;2;30;42;26.2;
3;5;12;33;11.2;
24;12;1;23;1.9;
你需要DataFrameGroupBy.idxmax对于最大值的索引value3并选择DataFrame by loc:
print (df.groupby(['id1','id2','value1']).value3.idxmax())
id1 id2 value1
1 2 30 1
3 5 12 4
24 12 1 6
Name: value3, dtype: int64
df = df.loc[df.groupby(['id1','id2','value1']).value3.idxmax()]
print (df)
id1 id2 value1 value2 value3 a
1 1 2 30 42 26.2 NaN
4 3 5 12 33 11.2 NaN
6 24 12 1 23 1.9 NaN
另一种可能的解决方案是sort_values按列value3进而groupby with GroupBy.first:
df = df.sort_values('value3', ascending=False)
.groupby(['id1','id2','value1'], sort=False)
.first()
.reset_index()
print (df)
id1 id2 value1 value2 value3 a
0 1 2 30 42 26.2 NaN
1 3 5 12 33 11.2 NaN
2 24 12 1 23 1.9 NaN
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