pandas groupby agg从一列获取max，并从另一列带来值

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，方便用户进行数据处理和分析。其中的groupby函数可以根据指定的列对数据进行分组，并对每个分组进行聚合操作。

在使用pandas的groupby函数时，可以通过agg方法来对分组后的数据进行聚合操作。如果想要从一列获取最大值，并从另一列带来对应的值，可以使用agg方法结合字典来实现。

具体操作如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby和agg进行聚合操作
result = df.groupby('A').agg({'C': 'max', 'D': 'first'})

print(result)

输出结果为：

     C   D
A         
bar  6  20
foo  8  10

在上述代码中，我们首先创建了一个示例的DataFrame，包含了'A'、'B'、'C'和'D'四列数据。然后使用groupby函数按照'A'列进行分组，再使用agg方法对分组后的数据进行聚合操作。

在agg方法的参数中，我们传入了一个字典，字典的键表示要聚合的列名，字典的值表示对应列要进行的聚合操作。在这个例子中，我们对'C'列使用了'max'操作，对'D'列使用了'first'操作。

最后，我们打印出了聚合后的结果，其中每个分组的最大值被保存在'C'列，每个分组的第一个值被保存在'D'列。

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