Python:过滤 Pandas 数据框以根据列保留指定的行数

Question

我有一个 pandas 数据框，它看起来像:

id    name    grade
1     A       10
1     A       12
1     A       15
2     B       20
3     C       19
3     C       16
3     C       11

并且需要让它看起来像:

id    name    grade
1     A       12
1     A       15
2     B       20
3     C       19
3     C       16

在这种情况下，我需要为每个具有最高等级的 id 保留前 2 行。我知道我可以使用 iloc 并遍历数据框，但我想知道是否有更多的 pythonic 方法来执行此操作。这可能吗？提前致谢

顺便说一句，如果您有任何想法，请随时编辑问题并给它一个更好的标题。

UPDATE1 我接受了@willem-van-onsem 的回答，因为它是第一个发布的并且对我来说工作正常。另一个答案也很有效。我不确定每个答案的表现，所以如果出于任何原因您认为另一个答案可能更合适，请在此处发表评论，以便我为其他人更新答案和帖子。

UPDATE2 已接受的答案在大型数据帧上效果更好，这就是为什么我要坚持使用它作为答案。

Answer 1

使用n最大

df.loc[df.groupby('id').grade.nlargest(2).index.get_level_values(1)].sort_index()

    id  name    grade
1   1   A       12
2   1   A       15
3   2   B       20
4   3   C       19
5   3   C       16