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。

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