Pythonは、列または行の最大値に対応するコンテンツを返します.

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音声認識の効果(類似度スコアで示す)を示すデータが山積みされており、各試験者の最高スコアに対応するその対象(判別結果)を見つける必要がある.
データ#データ#

data = {"tet":["Anna", "Anna", "Bob", "Bob"], "name":["Candy", "Duck", "Candy", "Duck" ], "scores":["254", "390", "450", "178"]}
df = pd.DataFrame(data) 
df

	tet 	name 	scores
0 	Anna 	Candy 	254
1 	Anna 	Duck 	390
2 	Bob 	Candy 	450
3 	Bob 	Duck 	178

今ではアンナとDuckの点数が一番高いのがよく見えますが、これだけの人がいないと、肉眼で結果を見るのは難しく、tetのscoresの値が一番高い対応するnameを見つけるしかありません.
方法
パースビューを直接使用してみました:(Pythonパースビューpivot_tableの使い方:クリック)

import pandas as pd

table = pd.pivot_table(df, index='tet', aggfunc=max)
table

 	scores
tet 	
Anna 	390
Bob 	450

しかし、最大scores対応のnameに戻る方法はしばらく分かりません.
最後に成功した方法は、groupby+dataframeのidxmax関数を使用することです.

ind = df.groupby('tet')['scores'].idxmax()
row = df.iloc[ind,:]
print(ind)
print(row)

に続く
いつ空いているか、最大最小値を返すインデックスをまとめます.python内蔵:max、min;nump:argmax、argmin; pandas:idxmax、idxmin;
参照先:

pythonのpandasのDataFrameある列の最大値は行

です.