Python实现多分组取最高值：按年代分组求对应姓名最高薪资

报错原因 #

你编写的代码报错是因为 groupby() 执行后返回的是GroupBy分组对象，不是DataFrame结构，无法直接调用reset_index()，且你没有指定分组后取每组最高薪资对应记录的逻辑，缺少关键步骤。

正确实现代码 #

提供两种常用实现方案：

方案1：基于排序取分组首行（匹配你原来的实现思路）

# 先按薪资降序排序，按Bins分组后取每组第一条，再按年代排序重置索引
result = df.sort_values(by='Salary', ascending=False)\
           .groupby('Bins', as_index=False)\
           .head(1)\
           .sort_values('Bins')\
           .reset_index(drop=True)

方案2：基于最大值索引提取（性能更高，无需全表排序）

# 先取每个Bins分组下薪资最大值对应的行索引，直接提取对应行后排序重置索引
result = df.loc[df.groupby('Bins')['Salary'].idxmax()]\
           .sort_values('Bins')\
           .reset_index(drop=True)

两种方案执行后输出的result都和你期望的结果完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hk2