如何过滤Pandas DataFrame：保留非重复项及重复项中B值最大行

我是Pandas DataFrame的新手，如果有现成的简单实现方式我没考虑到，先在此致歉。

假设有一个DataFrame df，包含3列：

• A：字符串类型，值不唯一，相同A对应的B值可能不同
• B：浮点类型
• C：布尔类型，C=True表示对应A值在数据集中重复（实际可通过df['C']=df['A'].duplicated(keep=False)生成，属于冗余列）

示例DataFrame如下：

|   | A   | B   | C     |
|---|-----|-----|-------|
| 0 | cat | 10  | True  |
| 1 | dog | 10  | False |
| 2 | cat | 20  | True  |
| 3 | bee | 100 | False |

我想要处理后的DataFrame满足：

• 对于A值重复的行（即C==True），只保留B值最大的那一行
• 同时保留所有A值不重复的行（C==False）

我已经能获取重复组中B值最大的行：

df.loc[df[df['C']].groupby('A')['B'].idxmax()]   # 这是否是最优方法？

但我需要的是完整的过滤结果，也就是把非重复行和上述最大B值行合并到一起。我想到的方法是将df[~df['C']]和上面的结果拼接，想问这是不是最优的实现方式？

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Limone