根据变量值在数据框中查找最大值 - python

我有一个形式的数据框：

A| B| C | D
a| x| r | 1
a| x| s | 2
a| y| r | 1
b| w| t | 4
b| z| v | 2

我希望能够返回类似的信息（显示唯一的值和频率）

A| freq of most common value in Column B |maximum of column D based on the most common value in Column B | most common value in Column B
a       2                                                  2                                                           x
b       1                                                  4                                                           w

目前我可以计算除结果数据帧的第3列以外的所有内容

df = (df.groupby('A', sort=False)['B']
    .apply(lambda x: x.value_counts().head(1))
    .reset_index()

但是为了计算第二列（“基于列B中最常见的值，列D的最大值”），我写了一个for循环巫婆，对于很多数据来说很慢。
有没有快速的方法？

该问题链接到：Count values in dataframe based on entry

参考方案

将merge与每行最多D按DataFrameGroupBy.idxmax的行一起使用：

df1 = (df.groupby('A', sort=False)['B']
        .apply(lambda x: x.value_counts().head(1))
        .reset_index()
        .rename(columns={'level_1':'E'}))
#print (df1)

df = df1.merge(df, left_on=['A','E'], right_on=['A','B'], suffixes=('','_'))
df = df.loc[df.groupby('A')['D'].idxmax(), ['A','B','D','E']]
print (df)
   A  B  D  E
1  a  2  2  x
2  b  1  4  w

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