python - 删除重复项，将最高值的行保留在另一列中

Question

a = [['John', 'Mary', 'John'], [10,22,50]]
df1 = pd.DataFrame(a, columns=['Name', 'Count'])

给定这样的数据框，我想将“Name”的所有相似字符串值与“Count”值进行比较，以确定最高值。我不知道如何在 Python 的数据框中执行此操作。

例如:在上述情况下，答案是:

• 姓名计数
• 3 月 22 日
• 约翰福音 50

较低的值 John 10 已被删除(我只想根据“Name”的相同值查看“Count”的最高值)。

在 SQL 中，它类似于 Select Case 查询(其中我选择 Case where Name == Name & Count > 递归地确定最大数字。或者每个名称的 For 循环，但据我了解循环由于对象的性质，DataFrames 是一个坏主意。

有没有办法在 Python 中使用 DF 来做到这一点？我可以使用每个变量创建一个新的数据框(一个只有 John，然后获得最高值(df.value()[:1] 或类似的值)。但由于我有数百个唯一的条目，这似乎是一个糟糕的解决方案。 :D

Answer 1

sort_values 和 drop_duplicates，

df1.sort_values('Count').drop_duplicates('Name', keep='last')

   Name  Count
1  Mary     22
2  John     50

或者，就像 miradulo 所说的那样，groupby 和 max。

df1.groupby('Name')['Count'].max().reset_index()

   Name  Count
0  John     50
1  Mary     22