根据值过滤 pandas DataFrame 中的行答案

【问题标题】：Filter rows in a pandas DataFrame based on a value根据值过滤 pandas DataFrame 中的行
【发布时间】：2017-03-10 10:49:29
【问题描述】：

我有类似于下面的 DataFrame（这只是一个示例）：

i   TIME    CITIES_LABEL    Value   lat_rounded long

2   2005    Tilburg         22 250  52.070498   4.300700 
3   2005    Amsterdam       45 825  52.370216   4.895168
4   2005    Rotterdam       27 600  51.924420   4.477733
5   2005    Utrecht         12 915  52.090737   5.121420
6   2005    Eindhoven       9 165   51.441642   5.469722
7   2006    Tilburg         7 800   51.560596   5.091914
8   2005    Groningen       7 620   53.219383   6.566502
9   2005    Enschede        6 250   52.221537   6.893662
10  2005    Arnhem          6 025   51.985103   5.898730
11  2006    Utrecht         3 400   50.888174   5.979499
12  2006    Amsterdam       6 795   52.350785   5.264702
13  2005    Breda           8 565   51.571915   4.768323
14  2010    Groningen       6 325   51.812563   5.837226
15  2005    Apeldoorn       7 005   52.211157   5.969923
16  2007    Utrecht         3 785   53.201233   5.799913
17  2006    Rotterdam       7 130   52.387388   4.646219
18  2005    Zaanstad        6 060   52.457966   4.751042
19  2008    Tilburg         6 945   51.697816   5.303675
20  2007    Amsterdam       5 840   52.156111   5.387827
21  2005    Maastricht      5 220   50.851368   5.690972

城市沿CITIES_LABEL 字段重复。我想根据 TIME 的最高值过滤城市。我想要的输出示例是：

i   TIME    CITIES_LABEL    Value   lat_rounded long

6   2005    Eindhoven       9 165   51.441642   5.469722
9   2005    Enschede        6 250   52.221537   6.893662
10  2005    Arnhem          6 025   51.985103   5.898730
13  2005    Breda           8 565   51.571915   4.768323
14  2010    Groningen       6 325   51.812563   5.837226
15  2005    Apeldoorn       7 005   52.211157   5.969923
16  2007    Utrecht         3 785   53.201233   5.799913
17  2006    Rotterdam       7 130   52.387388   4.646219
18  2005    Zaanstad        6 060   52.457966   4.751042
19  2008    Tilburg         6 945   51.697816   5.303675
20  2007    Amsterdam       5 840   52.156111   5.387827
21  2005    Maastricht      5 220   50.851368   5.690972

关于如何最好地在 pandas 中解决这个问题有什么想法吗？

编辑

我的问题与Python : How can I get Rows which have the max value of the group to which they belong? 不同，因为我正在寻找TIME 和CITIES_LABEL 的过滤器，而上一个问题仅查看基于一个字段的（最大）值的过滤，它确实不关心其他领域的重复

【问题讨论】：

Python : How can I get Rows which have the max value of the group to which they belong?的可能重复
@ASGM 我的问题与您建议的两个不同，因为我正在寻找TIME 和CITIES_LABEL 的过滤器，而前面的问题只考虑基于（最大) 一个字段的值，它不关心其他字段中的重复。
@ASGM 我没有添加我尝试过的内容，因为我没有使用任何 pandas 方法来解决它，我正在寻找使用 pandas 的更好（更简单）的方法

标签： python pandas dataframe group-by pandas-groupby

【解决方案1】：

使用groupby 和idxmax

df.ix[df.groupby('CITIES_LABEL').TIME.idxmax()]

【讨论】：

谢谢，我确信存在更简单的解决方案！