【发布时间】：2019-03-30 02:55:30
【问题描述】：
我正在用 Python 编写代码。 我的输入是一个 (780, 2) numpy 数组，其值如下：
[100.2 45
100.5 54
200.2 62
100.2 67
100.5 88
...
...
200.2 99]
随机顺序。
我想比较第二列中对应于第一列中相等值的值，然后创建一个新数组，其中只有最大值。 我期待这样的输出：
[100.2 67
100.5 88
...
...
200.2 99]
新数组的顺序对我来说并不重要。
任何有关生成它的代码的帮助将不胜感激！ 提前致谢。
【问题讨论】：
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到目前为止您尝试过的最少代码是多少？
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你想要 pandas 解决方案吗？
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发布的问题似乎根本没有包含any attempt 来解决问题。 StackOverflow 希望您首先try to solve 您自己的问题，因为您的尝试有助于我们更好地了解您想要什么。请编辑问题以显示您尝试过的内容，以说明您在 Minimal, Complete, and Verifiable example 中遇到的具体问题。
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好吧，我的新数据现在是三列。我使用了另一个问题的解决方案，它适用于两列，但不适用于三列。代码是
(df.sort_values(['Col1', 'Col2', 'Col3'], ascending=[True, False]).drop_duplicates(['Col1']).reset_index(drop=True))是否可以对三列使用类似的方法？
标签： python arrays numpy max min