熊猫复制数据框仅保留具有相同索引的行的最大值

Question

如果我有一个看起来像的数据框

    value   otherstuff
0     4         x
0     5         x
0     2         x
1     2         x
2     3         x
2     7         x

什么是获得新数据框的简洁方法

    value   otherstuff
0     5         x
1     2         x
2     7         x

在哪里删除了具有相同索引的行，因此仅保留具有最大“值”的行？据我所知，df.drop_duplicates中没有选项可以保留最大值，只有第一个或最后一个出现。

Answer 1

你可以用max与level=0：

df.max(level=0)

输出：

   value otherstuff
0      5          x
1      2          x
2      7          x

或者，解决注释中提到的其他列：

df.groupby(level=0,group_keys=False)\
  .apply(lambda x: x.loc[x['value']==x['value'].max()])

输出：

   value otherstuff
0      5          x
1      2          x
2      7          x