> #pandas 根据一列选择另一列最大的那个
> t_os=op_train[["UID","os"]]
> t_os["has_os_types"]=1
> t_os=t_os.groupby(["UID","os"]).agg("sum").reset_index()
> groups=t_os.groupby(["UID"])
> print(t_os.head(20))
> l=groups.apply(lambda record:record["os"][record["has_os_types"].idxmax()])
> l.head(10)
UID os has_os_types
0 10000 103 9
1 10001 102 49
2 10001 104 1
3 10001 200 17
4 10002 101 1
UID
10000 103
10001 102
10002 102
10003 102
10004 102
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