Удаление дублей в DataFrame с наибольшим значением в столбце

Быстрый ответ

Для получения немедленного результата воспользуйтесь библиотекой pandas: исключите дубликаты из столбца A, оставив при этом строки с максимальным значением в столбце B:

import pandas as pd

# Здесь 'df' — это ваш DataFrame, а 'A' и 'B' — названия ваших столбцов
result = df.loc[df.groupby('A')['B'].idxmax()]

Это весьма удобное решение: простое, быстрое и эффективное. Однако для лучшего понимания давайте подробнее рассмотрим процесс работы с данными.

Глубже в тему: Эффективные практики и альтернативы

Сортировка перед удалением дубликатов

Прежде всего отсортируйте ваш DataFrame по столбцу B в порядке убывания, после чего можно будет удалить дубликаты.

sorted_df = df.sort_values(by='B', ascending=False) # Сортируем в порядке убывания
clean_df = sorted_df.drop_duplicates(subset='A', keep='first') # Оставляем первую запись

Метод sort_values особенно полезен, когда данные были неупорядочены перед началом работы.

Подробнее об этом расскажет наш спикер на видео

Группировка без предварительной сортировки

Если вам не хочется портить исходный порядок, вы можете воспользоваться методом groupby вне зависимости от сортировки:

grouped_df = df.groupby('A', as_index=False).max()

Таким образом, выбирается максимальное значение из столбца B для каждого уникального значения в столбце A.

Применение метода 'loc'

С использованием метода loc вы сохраните всю строку с максимальным значением в столбце B для каждой группы в столбце A без каких-либо изменений.

indexes = df.groupby('A')['B'].idxmax()
result = df.loc[indexes]

Это можно уподобить поиску лучшего места в городе по точным координатам.

Отказ от метода 'apply'

apply может работать неэффективно, поэтому иногда гораздо лучше прибегать к векторизованным операциям:

df['rank'] = df.groupby('A')['B'].rank(method='first', ascending=False) # Присваиваем ранги
result = df[df['rank'] == 1].drop('rank', axis=1) # Оставляем записи только с первым рангом

Визуализация

Предположим, мы хотим определить самого быстрого гонщика с уникальным именем. Вот как это выглядит:

Каков будет итоговый список после удаления дубликатов?

До:
🏎️ Молния Маквин 2:05
🚗 Джексон Сторм 2:07
🏎️ Молния Маквин 2:01
🚚 Круз Рамирес 2:15
🏎️ Молния Маквин 2:10

После:
🏎️ Молния Маквин 2:01
🚗 Джексон Сторм 2:07
🚚 Круз Рамирес 2:15

В итоговом списке для каждого гонщика приведен только один результат — его лучшее время!

Осознанное использование и специфические случаи

Обработка одинаковых результатов

Если в столбце B два гонщика показали одно и то же время:

result = df.sort_values('B', ascending=False).drop_duplicates(subset='A')

То преимущество отдается тому, кто был первее в отсортированном списке.

Определение приоритета при равенстве значений

Параметр keep в методе drop_duplicates помогает решить, какую запись оставить:

result = df.drop_duplicates(subset='A', keep='last') # Оставляем последнюю запись

Сложные случаи: применение lambda-функций

В особых случаях можно воспользоваться lambda-функцией:

result = df.groupby('A').apply(lambda x: x.loc[x['B'].idxmax()])

Использование этого варианта напоминает работу с универсальным инструментом.

Полезные материалы

1. pandas.DataFrame.drop_duplicates — Документация pandas 2.2.0 — изучите, как избавиться от дублирующихся записей.
2. pandas.DataFrame.sort_values — Документация pandas 2.2.0 — подробней о методах правильной сортировки.
3. pandas.DataFrame.groupby — Документация pandas 2.2.0 — всё об умелой группировке данных.
4. pandas.DataFrame.idxmax — Документация pandas 2.2.0 — как выбрать победителя.
5. Python — Удаление строк с дублирующимися индексами в Pandas — Stack Overflow — практические примеры работы с дублирующимися записями.
6. Pandas GroupBy: ваше руководство по группировке данных в Python — Real Python — подробное руководство по работе с функцией groupby.