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.

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.