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我目前有一个如下所示的数据框：

   Idnumber    Ownership    Date
    1            100        2006
    2            >50        2006 
    1            80         2007
    3            NaN        2006

所有权列当前为浮动类型。我想要的是在 idnumber 上创建一个 groupby 函数，该函数返回每个 Idnumber 的最大值。问题是，对于 > < 或 ± 之类的东西，这是不可能的（错误：无法排序的类型：float() >= str()）。

  df['Ownership'] = df['Ownership'].astype(str)
  df['Ownership'] = df['Ownership'].map(lambda x: x.strip('± = > + <'))
  df['Ownership'] = df['Ownership'].astype(float).fillna(0.0)
  df['Ownershipadjusted']= df['Ownership'].groupby([df['Idnumber'],df['Ownership']]).max()

实际上不会工作，因为将其转换回浮点数会产生错误：无法将字符串转换为浮点数。

         df['Ownership'] = df['Ownership'].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

也没有达到要求的效果。是否有一些更直接的方法可以从浮点数中删除符号，或者使这种转换有效？

为了避免混淆，这就是我需要的：

 Idnumber    Ownership    Date      Ownership adjusted
    1            100       2006      100
    2            50        2006       50
    1            80        2007      100
    3            0         2006        0

当然，数据框包含的观察值远不止 4 个