python - 获取每组最大值的索引

Question

我有一个数据框 df看起来像这样。

df = pd.DataFrame(
    {
        "id": [101, 102, 102, 103, 201, 202, 202, 203],
        "type": ["A1", "B2", "B3", "A3", "A1", "B2", "B3", "A1"],
        "Val": np.random.randn(8),
    }
)

     id  type       value
0   101   A1    -0.238221
1   102   B2     1.051656
2   102   B3    -1.335417
3   102   A3     0.859323
4   201   A1    -0.819574
5   202   B2    -0.589278
6   202   B3     0.925917
7   203   A1    -0.044021

首先，我应用以下聚合来获得特定的 type每个 id

    idx = df.groupby("id")["type"].transform(lambda x: x.str.contains("B"))

    df[idx]
    
    id    type      value
1   102   B2     1.051656
2   102   B3    -1.335417
5   202   B2    -0.589278
6   202   B3     0.925917

现在，这是我的问题。我需要删除任何 id 的所有记录哪里 type值不是最大值。最大，我的意思是有这个优先级:
An > Ak 其中 n > k。例如，对于 id 102，B3 > B2，所以B2类型的行为 id 102 应该被删除。请注意，对于任何 id , 初始数据帧不包含任何重复 type柱子。也就是说，不存在id 102有两个B2的情况。例如:

    id    type      value
1   102   B2     1.051656
2   102   B2    -1.335417

所以，我们不需要考虑 type 上的平等情况。任何列 id .
我试过的是这个；这给了我想要的最大值。

df[idx].groupby("id").max()
      type  value
id      
102   B3    1.051656
202   B3    0.925917

但是，我需要修改我的 原版数据框 df ，以便删除除上述记录之外的任何其他记录。我需要对任何 type 执行此操作A,B,...Z 换句话说，我需要 df最后变成这个样子。

     id  type       value
0   101   A1    -0.238221
2   102   B3    -1.335417
3   102   A3     0.859323
4   201   A1    -0.819574
6   202   B3     0.925917
7   203   A1    -0.044021

编辑:边缘情况
有一个异常(exception) type ，BA。该类型的优先级确定如下:
BA type 的可能性有限值:zBA 或 yBA
这里的优先级是 zBA > yBA
例如

     id  type       value
0   102   zBA    -0.238221
1   102   yBA     1.051656

输出

     id  type       value
0   102   zBA    -0.238221

Answer 1

您可以将字母和数字拉入单独的列，对字母进行分组以获得最大数字，过滤数字并获得最终数据框:

 (df.assign(letter = df['type'].str[0], 
            number = df['type'].str[-1], 
            filt = lambda df: df.number.eq(df.groupby(['id', 'letter'])
                                            .number.transform('max')))
    .loc[lambda df: df.filt, df.columns])

    id type     value
0  101   A1 -0.238221
2  102   B3 -1.335417
3  102   A3  0.859323
4  201   A1 -0.819574
6  202   B3  0.925917
7  203   A1 -0.044021