昨天晚上，笔者有幸参加了一场面试，有一个环节就是现场编程！题目如下：
示例数据如下，求每名学生（ID）对应的成绩（score）最高的那门科目（class）与ID，用Python实现：
这个题目看上去很简单，其实，并不简单。即要求输出形式如下：
当然，我们一开始能先到的是利用Pandas中的groupby，按ID做groupby，按score取最大值，可是之后的过程就难办了，是将得到的结果与原表做join，还是再想其他办法？
怎么办？答案就是Pandas中groupby的官方文档说明，网址为：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html#groupby。 截图如下：
本文将会用到其中的三个函数： idxmax(), idxmin(), rank().
其实，让我们来解决一开始提出的问题，Python代码如下：
import pandas as pd
df = pd.read_csv("E://score.csv")
new_df = df.groupby("ID")["score"].idxmax()
for i in new_df:
print(df.iloc[i, :].tolist()[0:2])
分析代码，df.groupby("ID")["score"].idxmax()是对原数据按ID做groupby，然后取score列，用idxmax(）取出成绩最好的行。然后取出这些行即可。
当然，上述代码存在两个衍生问题：
- 每名学生（ID）对应的成绩（score）最低的那门科目（class）与ID；
- 若有学生他的某些科目的成绩是一样的，求每名学生对应的成绩最高的那些科目与ID。
第一个问题，很好解决，在原先的代码中，将idxmax()替换为idxmin()即可，输出的结果如下：
[1, 'C']
[2, 'A']
[3, 'C']
[4, 'A']
第二个问题，如果有学生他的某些科目的成绩是一样的，如下面的示例数据：
在上面数据中，第1,3名学生的最高成绩存在重复。这是，我们需要用到rank()函数，Python代码如下:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv("E://score.csv")
df["rank"] = df.groupby("ID")["score"].rank(method="min", ascending=False).astype(np.int64)
#print(df)
print(df[df["rank"] == 1][["ID", "class"]])
输出结果如下：
ID class
0 1 A
1 1 B
5 2 C
7 3 B
8 3 C
11 4 C
可以看到，我们得到的df这个数据框添加了一列rank,就是每名学生的科目的成绩排名，得到的df如下：
ID class score rank
0 1 A 90 1
1 1 B 90 1
2 1 C 70 3
3 2 A 60 3
4 2 B 80 2
5 2 C 100 1
6 3 A 90 3
7 3 B 100 1
8 3 C 100 1
9 4 A 70 3
10 4 B 80 2
11 4 C 90 1
然后按需要取出数据即可。
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