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Python:删除每个组中具有最大值的行

在Python中，删除每个组中具有最大值的行可以通过以下步骤实现：

首先，我们需要将数据按照组进行分组。假设我们有一个包含组和值的二维列表或数据框，可以使用groupby函数来实现分组。例如，使用pandas库的DataFrame对象：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                     'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]})
groups = data.groupby('Group')

接下来，我们需要找到每个组中的最大值。可以使用max函数来找到每个组的最大值。例如，使用pandas库的DataFrame对象：

max_values = groups['Value'].max()

然后，我们需要找到每个组中具有最大值的行。可以使用idxmax函数来找到每个组中具有最大值的行的索引。例如，使用pandas库的DataFrame对象：

max_rows = data.loc[data.groupby('Group')['Value'].idxmax()]

最后，我们可以使用drop函数来删除具有最大值的行。例如，使用pandas库的DataFrame对象：

result = data.drop(max_rows.index)

完整的代码如下所示：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                     'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]})
groups = data.groupby('Group')
max_values = groups['Value'].max()
max_rows = data.loc[data.groupby('Group')['Value'].idxmax()]
result = data.drop(max_rows.index)

这样，我们就成功删除了每个组中具有最大值的行。

对于这个问题，腾讯云提供了多个相关产品和服务，例如：

腾讯云服务器（CVM）：提供可扩展的云服务器实例，可用于运行Python代码和处理数据。产品链接：腾讯云服务器（CVM）
腾讯云数据库（TencentDB）：提供高性能、可扩展的数据库服务，可用于存储和管理数据。产品链接：腾讯云数据库（TencentDB）
腾讯云函数计算（SCF）：提供事件驱动的无服务器计算服务，可用于执行Python函数和处理数据。产品链接：腾讯云函数计算（SCF）

请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求进行评估和决策。

相关搜索:KDB每个组的顶行 PQ:如果组中只有一行具有特定值，则删除行组 Pydatatable枚举每个组中的行 python中每个组的最大值的填充 R删除每个组的dataframe中的最后一行使用dplyr的每个组的前"n“行--每个组具有不同的编号使用dplyr选择每个子组中具有“最接近”值的行使用MongoDB返回每个组中具有最大值的文档保持每个组的最大值，包括重复在ActiveRecord中获取每个组的最小/最大值

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