Python Pandas DataFrame：查找另一列的每个唯一值的最大值

样本数据（请注意，您发布的图片未经重新输入就无法被潜在的答疑人使用，因此我在此代替了一个简单的示例）：

df=pd.DataFrame({ 'id':[1,1,1,1,2,2,2,2],
                   'a':range(8), 'b':range(8,0,-1) })

这里的关键是在运用idxmax和idxmin，然后用索引把玩，让你可以在一个可读的方式合并的事情。这是完整的答案，您不妨检查一下中间数据框以了解其工作原理。

df_max = df.groupby('id').idxmax()
df_max['type'] = 'max'
df_min = df.groupby('id').idxmin()
df_min['type'] = 'min'

df2 = df_max.append(df_min).set_index('type',append=True).stack().rename('index')

df3 = pd.concat([ df2.reset_index().drop('id',axis=1).set_index('index'), 
                  df.loc[df2.values] ], axis=1 )

df3.set_index(['id','level_2','type']).sort_index()

                 a  b
id level_2 type      
1  a       max   3  5
           min   0  8
   b       max   0  8
           min   3  5
2  a       max   7  1
           min   4  4
   b       max   4  4
           min   7  1

请特别注意df2如下所示：

id  type   
1   max   a    3
          b    0
2   max   a    7
          b    4
1   min   a    0
          b    3
2   min   a    4
          b    7

最后一栏有持有该指数值df是推导与idxmax＆idxmin。因此，基本上所有你需要的信息是df2。它剩下的只是合并背部的问题df，使之更具可读性。