如何在DataFrame中提取最高分的最后一条重复记录？

嘿，这个需求其实很容易实现，用Pandas的基础操作就能搞定。我先给你对应示例数据的完整代码，再拆解步骤：

首先，先还原你给出的示例DataFrame（这里我假设两列分别是content和score，如果你的列名不同，替换成实际名称就行）：

import pandas as pd

# 构造示例数据
data = {
    'content': ['a b c', 'a b c', 'b c d', 'c d e', 'c d e', 'd e f'],
    'score': [0.7, 0.7, 0.8, 0.9, 0.9, 0.8]
}
df = pd.DataFrame(data)

接下来有两种实现方式，本质逻辑是一样的：

方式一：分步操作（更易理解） #

# 第一步：找到得分列的最高分
max_score = df['score'].max()

# 第二步：筛选出所有得分等于最高分的行，再取最后一条
target_row = df[df['score'] == max_score].iloc[-1]

方式二：链式操作（更简洁） #

target_row = df[df['score'] == df['score'].max()].iloc[-1]

执行后，target_row就是你要的第4行（索引为4的那条c d e 0.9记录）。

简单解释下逻辑：

• df['score'].max()：获取得分列的最大值，也就是示例中的0.9
• df[df['score'] == max_score]：通过布尔索引筛选出所有得分等于最高分的行
• .iloc[-1]：取筛选结果中的最后一行，完美解决多条重复最高分的情况

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user119420