熊猫数据框：保留重复的行

Question

这个问题比根据条件删除熊猫数据框中的重复行稍微复杂一些：

现在，我不再有一个“值”列，而是有两个列“值1”，“值2”：

         t    valu1    valu2
2015-08-01        1       10
2015-08-01        2       11
2015-08-01        3       12
2015-09-31        4       15
2015-10-31        5       13

在上面的数据框中，我想't'通过保留列中较高的值和valu1列中较低的值的行来删除重复的行（即重复列的行）value2。

预期结果：

         t    valu1    valu2
2015-08-01        3       10
2015-09-31        4       15
2015-10-31        5       13

链接问题中提到的df.sort_values()和drop_duplicates与keep='last'显然不起作用。

我现在能想到的是：

         t    valu1    valu2
2015-08-01        1       10
2015-08-01        2       11
2015-08-01        3       12
2015-09-31        4       15
2015-10-31        5       13

我认为这应该可行，但实际上似乎并不复杂，尤其是对于大型数据集，我实际上需要这样做。关于如何解决这个问题有任何想法吗？

Answer 1

我想你在找

df.groupby('t').agg({'valu1':'max','valu2':'min'}).reset_index()
            t  valu1  valu2
0  2015-08-01      3     10
1  2015-09-31      4     15
2  2015-10-31      5     13