如何按条件删除Pandas DataFrame中各评论组的最高分对应行？

你已经通过groupby('review_num')['score'].idxmax()定位到了每个分组中score最高的行的索引，接下来可以用两种方式完成删除操作：

方法1：直接删除定位到的索引 #

利用Pandas的drop()方法，传入你得到的索引列表即可：

token_max_score = df.groupby('review_num', sort=False)['score'].idxmax()
# 生成新的DataFrame（不修改原数据）
df_filtered = df.drop(token_max_score)
# 或者原地修改原DataFrame
# df.drop(token_max_score, inplace=True)

这种方法适合每个分组只有一个score最大值的场景，idxmax()会返回每个分组中第一个出现最大值的行索引。

方法2：删除分组内所有score等于最大值的行 #

如果存在同一分组内多个行score同为最大值的情况，上面的方法只会删除第一个最大值行。要删除所有最大值行，可以结合transform()和布尔索引：

# 计算每个分组的score最大值，并映射到每一行
group_max = df.groupby('review_num')['score'].transform('max')
# 过滤掉score等于分组最大值的行
df_filtered = df[df['score'] != group_max]

验证结果 #

执行上述代码后，你可以通过print(df_filtered)查看处理后的数据，确认每个分组内score最高的行已被移除。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SLA