删除并存储Pandas Dataframe中groupby中的最大值

在Pandas中，要删除并存储DataFrame中groupby中的最大值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，导入Pandas库并读取数据到DataFrame中：

import pandas as pd

# 读取数据到DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

1. 接下来，使用groupby函数将数据按照指定的列进行分组，并找到每个组中的最大值：

# 按照指定列进行分组，并找到每个组的最大值
max_values = df.groupby('column_name')['value_column'].max()

在上述代码中，'column_name'是要进行分组的列名，'value_column'是要找到最大值的列名。

1. 然后，使用drop函数删除DataFrame中每个组中的最大值所在的行：

# 删除每个组中的最大值所在的行
df = df.drop(df.groupby('column_name')['value_column'].idxmax())

在上述代码中，'column_name'是要进行分组的列名，'value_column'是要找到最大值的列名。

1. 最后，将删除最大值后的DataFrame存储到新的文件中：

# 将删除最大值后的DataFrame存储到新的文件中
df.to_csv('new_data.csv', index=False)

上述代码将删除最大值后的DataFrame存储到名为'new_data.csv'的文件中，并且不包含索引列。

这样，我们就完成了删除并存储Pandas DataFrame中groupby中的最大值的操作。

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