提问人：Kriti 提问时间：10/19/2023 最后编辑：Kriti 更新时间：10/19/2023 访问量：48
如何在 Python 中使用 idxmax（） 函数选择具有相等列值的最大索引
How can I select maximum index with equal column values using idxmax() function in Python
问：
pcn_no treatment score
1 101 3000 0.005804
2 101 5000 0.005804
3 101 8000 0.005804
5 101 12000 0.005804
8 101 25000 0.005804
12 101 50000 0.005804
4 101 10000 0.014521
6 101 15000 0.014521
7 101 20000 0.014521
9 101 30000 0.014521
10 101 35000 0.014521
11 101 40000 0.014521
在这里，我想选择最大行为 40,000，但使用下面的代码，我得到 10,000 作为最大行： x = '分数' df_all[x + '_max_line'] = df_all.loc[（df_all.groupby（'pcn_no'）[x].idxmax（），'治疗'）]
答：
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Bimesh Perera
10/19/2023
#1
您的问题是由于使用 ，它给出了第一次出现的最高分数的索引。在 中，由于最高分数重复，因此您不一定获得该分数的最大“治疗”值。idxmax()dataframe
df_all = df_all.sort_values(by=['score', 'treatment'], ascending=[False, False])
df_all['score_max_line'] = df_all.groupby('pcn_no')['treatment'].transform('first')
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Tanishq Chaudhary
10/19/2023
#2
由于 idxmax 返回最高分数的第一个匹配项，因此您可以简单地使用 反转该列，如下所示：[::-1]
...
x = 'score'
df_all[x + '_max_line'] = df_all.loc[(df_all.groupby('pcn_no')[x][::-1].idxmax(),'treatment')]
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