如何基于多条件对Pandas DataFrame按cycle列删除重复行

我现有如下结构的DataFrame：
df

需要按cycle（注：示例表头拼写为cylce，以实际列名为准）列分组删除重复行，规则如下：

• 若同组cycle的csec取值相同：
  • 优先比对dist字段，保留dist值最大的行
  • 若dist取值也相同，则比对vel字段，保留vel值最大的行
• 若同组cycle的csec取值不同：
  • 保留csec值最大的行

期望得到的输出结果如下：
output

目前已通过如下代码获取到存在cycle重复的行：

duplicate_cyle = df[df.duplicated('cycle',keep = False)]

需要实现符合上述自定义规则的去重操作。

去重规则本质是字段优先级排序：csec优先级最高，其次是dist，最后是vel，高优先级字段取最大值即可，不需要单独拆分重复行处理，直接排序后去重就能得到结果，代码如下：

# 按规则优先级降序排序：同cycle内先按csec降序，再按dist降序，最后按vel降序
# 注意如果你的列名实际是表头的cylce，把下面的'cycle'替换成'cylce'
df = df.sort_values(
    by=['cycle', 'csec', 'dist', 'vel'],
    ascending=[True, False, False, False],
    ignore_index=True
)
# 每个cycle分组保留排序后的第一行，就是符合规则的行
result = df.drop_duplicates(subset='cycle', keep='first')

运行后result的输出和给出的期望结果完全一致。

如果确实需要基于已经提取的duplicate_cyle做处理，逻辑完全相同：对重复组按上述规则排序取首行，再和无重复的行拼接即可，但是步骤更繁琐，没有必要。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mageo