在pandas中的另一列中查找每个数字条纹的最大值

在pandas中，可以使用groupby函数和max函数来查找每个数字条纹的最大值。首先，我们需要将数据按照数字条纹进行分组，然后对每个分组应用max函数来计算最大值。

以下是一个完整的代码示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'数字条纹': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        '数值': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby函数按照数字条纹进行分组，并应用max函数计算最大值
max_values = df.groupby('数字条纹')['数值'].max()

# 打印结果
print(max_values)

输出结果将会是每个数字条纹的最大值：

数字条纹
A    2
B    4
C    6
Name: 数值, dtype: int64

在这个例子中，我们首先创建了一个包含数字条纹和数值的示例数据集。然后，使用groupby函数按照数字条纹进行分组，并通过指定['数值']来选择需要计算最大值的列。最后，应用max函数来计算每个分组中数值列的最大值。最终，我们得到了每个数字条纹的最大值。

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