如何按mesano分组保留revisão列最大值对应的DataFrame行？

我有一个DataFrame，需要只保留每个mesano列值对应的revisão列最大值所在的行。这个DataFrame包含mesano、description、paymentCategories.description、paymentCategories.type、paymentCategories.interval.totalPrice、revisão这些字段。

我试了两段代码，但都没实现需求：

groupede=dfgc.groupby(['mesano','description','paymentCategories.description','paymentCategories.type']) 
result=groupede['revisao','paymentCategories.interval.totalPrice'].agg('max','sum')

还有

grouped=dfgc.groupby(['mesano','description','paymentCategories.description','paymentCategories.type','paymentCategories.interval.totalPrice'], as_index=False)['revisao'].max()

方法一：用groupby+transform筛选行 #

这种方式能直接保留原DataFrame的所有列，只筛出每个mesano分组里revisão最大的行：

# 先算出每个mesano分组的revisão最大值
max_revisao = dfgc.groupby('mesano')['revisão'].transform('max')
# 筛选出revisão等于对应分组最大值的行
result = dfgc[dfgc['revisão'] == max_revisao]

方法二：排序后去重 #

先按mesano分组，再把revisão按降序排序，最后保留每个mesano的第一行（也就是最大值所在的行）：

result = dfgc.sort_values(['mesano', 'revisão'], ascending=[True, False]) \
             .drop_duplicates(subset='mesano', keep='first')

你的代码问题在哪？ #

• 第一段代码：你按多列分组，还想用agg同时求max和sum，但这么做只会生成聚合后的统计结果，拿不到原数据行；而且agg的参数格式不对，应该用字典指定每个列的聚合方式，比如agg({'revisao':'max', 'paymentCategories.interval.totalPrice':'sum'})，但就算改了也达不到你要保留原行的需求。
• 第二段代码：分组的时候把paymentCategories.interval.totalPrice也加进去了，这会把该字段不同值的行拆成不同分组，没法正确拿到每个mesano对应的最大revisão行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alexandro Nascimento