我有这个：
df = pd.DataFrame({'C1': ["x", "x", "x", "y", "y", "y"],'C3': [12, 12, 7, 3, 6, 9]})
print (df)
输出为：
C1 C3
0 x 12
1 x 12
2 x 7
3 y 3
4 y 6
5 y 9
当我尝试获取中的每一项的最大值时C1，C3我使用了：
df1 = df.groupby('C1').agg(max_ = ('C3', lambda data: data.idxmax()))
print (df1)
输出为：
C1 max_
x 0
y 5
但我希望输出为：
C1 max_
x 0
x 1
y 5
因为x有两个最大值（12）。
错误在哪里？我需要找到所有的最大值，而不仅仅是一个。
让我们groupby在C1与transform列C3使用max，然后比较这转化列C3创建一个布尔面具m，然后过滤行中df使用这个面具，drop列C3和assign列_max：
m = df['C3'] == df.groupby('C1')['C3'].transform('max')
df1 = df[m].drop('C3', 1).assign(_max=m[m].index)
print(df1)
C1 _max
0 x 0
1 x 1
5 y 5
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