基于行比较删除数据帧中的特定行

Question

我是编程和python的新手。我有一个由pandas模块创建的数据帧。数据集的索引列是“Rho”、“Capacity”和“Model Version”。基于这些因素，我运行了一些模拟，并找到了每一个5运行的收入。这些列表示“平均值”、“下限”和“上限”。你知道吗

现在我想为每个特定的Rho和容量找到最佳的收入。所以我应该比较不同模型的上界和下界。如果一行的下界高于另一个上界的值，我应该删除上界较小的行。你知道吗

以下是我目前拥有的代码：

from pandas import *

df_rev = DataFrame.from_csv(path="revenue_total.csv", index_col=[3, 4, 5])

print(df_rev.iloc[0][2])

# removing those revenues in a class that are low:
for index1, row1 in df_rev.iterrows():
    for index2, row2 in df_rev.iterrows():
        if index1[0] is index2[0] and index1[1] is index2[1]:
            if row1[1] > row2[2]:
                df_rev = df_rev.drop(df_rev.index[index2])
            elif row2[1] > row1[2]:
                df_rev = df_rev.drop(df_rev.index[index1])

print(df_rev)

但是，我知道这是行不通的。有人知道我该怎么办吗？你知道吗

谢谢

Answer 1

你应该找到最大的收入。你知道吗

a = [['a','a',1,5],['a','a',3,4],['a','b',5,6],['b','c',7,8]]
df = pd.DataFrame(a)
df = df.set_index([0,1])
df.groupby([df.index.get_level_values(0),df.index.get_level_values(1)]).max()

这将给出在索引0和1上分组的其他列的最大值。你知道吗