获取每组最大值的索引

Question

我有一个像这样的数据框df。

df = pd.DataFrame(
    {
        "id": [101, 102, 102, 103, 201, 202, 202, 203],
        "type": ["A1", "B2", "B3", "A3", "A1", "B2", "B3", "A1"],
        "Val": np.random.randn(8),
    }
)

     id  type       value
0   101   A1    -0.238221
1   102   B2     1.051656
2   102   B3    -1.335417
3   102   A3     0.859323
4   201   A1    -0.819574
5   202   B2    -0.589278
6   202   B3     0.925917
7   203   A1    -0.044021

首先，我应用以下聚合来获取每个id 中的某个type

    idx = df.groupby("id")["type"].transform(lambda x: x.str.contains("B"))

    df[idx]
    
    id    type      value
1   102   B2     1.051656
2   102   B3    -1.335417
5   202   B2    -0.589278
6   202   B3     0.925917

现在，这是我的问题。我需要删除任何id 的所有记录，其中type 值不是最大值。最多，我的意思是有这个优先级：

An > Ak 其中 n > k。例如，对于id 102, B3 > B2，因此带有 B2 类型的行为 @ 987654329@ 102 应该被删除。请注意，对于任何 id，初始数据框不包含任何重复的 type 列。也就是说，不存在id为102的两个B2的情况。例如：

    id    type      value
1   102   B2     1.051656
2   102   B2    -1.335417

因此，对于任何id，我们不需要考虑type 列上的相等情况。

我试过的是这个；这给了我想要的最大值。

df[idx].groupby("id").max()
      type  value
id      
102   B3    1.051656
202   B3    0.925917

但是，我需要修改我的原始数据框df，以便删除除上述记录之外的任何其他记录。而我需要对任何type做这个操作 A,B,...Z 换句话说，我需要df最终看起来像这样。

     id  type       value
0   101   A1    -0.238221
2   102   B3    -1.335417
3   102   A3     0.859323
4   201   A1    -0.819574
6   202   B3     0.925917
7   203   A1    -0.044021

编辑：边缘案例

有一个特殊的type，BA。该类型的优先级确定如下：

BA type 值的可能性有限：zBA 或 yBA

这里的优先级是 zBA > yBA

例如

     id  type       value
0   102   zBA    -0.238221
1   102   yBA     1.051656

输出

     id  type       value
0   102   zBA    -0.238221

Answer 1

您可以将字母和数字拉到单独的列中，对字母进行分组以获得最大数字，过滤数字并获得最终数据框：

 (df.assign(letter = df['type'].str[0], 
            number = df['type'].str[-1], 
            filt = lambda df: df.number.eq(df.groupby(['id', 'letter'])
                                            .number.transform('max')))
    .loc[lambda df: df.filt, df.columns])

    id type     value
0  101   A1 -0.238221
2  102   B3 -1.335417
3  102   A3  0.859323
4  201   A1 -0.819574
6  202   B3  0.925917
7  203   A1 -0.044021