データフレームの重複行を条件付きで削除したい

Question

現状
0 1 2 3
0 339.0 106.0 0.632479 2.0
1 407.0 115.0 0.906053 3.0
2 458.0 115.0 0.910999 4.0
3 314.0 221.0 0.572901 8.0
4 149.0 252.0 0.131463 8.0
5 385.0 260.0 0.891231 9.0
6 216.0 257.0 0.106395 10.0
7 335.0 317.0 0.640136 10.0
8 367.0 67.0 0.950752 14.0
9 346.0 72.0 0.909803 16.0

所望の出力
0 1 2 3
0 339.0 106.0 0.632479 2.0
1 407.0 115.0 0.906053 3.0
2 458.0 115.0 0.910999 4.0
3 314.0 221.0 0.572901 8.0
5 385.0 260.0 0.891231 9.0
7 335.0 317.0 0.640136 10.0
8 367.0 67.0 0.950752 14.0
9 346.0 72.0 0.909803 16.0

行いたいこと
・3列目（ラベル）を参照する
・同じもの（同ラベル）があれば2列目（確率）を参照する
・値（確率）が低い方を削除する

行ったこと
pandasのduplicated()を用いました。

data_last=data_3.drop_duplicates(subset=[3])

しかし、この場合だと、データフレームの3、4行目には対応できるのですが、6、7行目には対応しません。

お願い
__行いたいこと__で記述したような手順、もしく簡易的な手順があればご教示していただければ幸いです。
よろしくお願いいたします。

Answer 1

2列目（確率）を大きさ順に並び替えて、3列目を指定した重複削除をおこなってはどうでしょうか。

import pandas as pd
import io
txt ="""
0                1          2          3
0  339.0  106.0  0.632479   2.0
1  407.0  115.0  0.906053   3.0
2  458.0  115.0  0.910999   4.0
3  314.0  221.0  0.572901   8.0
4  149.0  252.0  0.131463   8.0
5  385.0  260.0  0.891231   9.0
6  216.0  257.0  0.106395  10.0
7  335.0  317.0  0.640136  10.0
8  367.0   67.0  0.950752  14.0
9  346.0   72.0  0.909803  16.0
"""

df = pd.read_table(io.StringIO(txt),delimiter="\s+")
df = df.sort_values("2", ascending=False).drop_duplicates(subset="3").sort_values("3")
print(df)

0	1	2	3
0	339.0	106.0	0.632479	2.0
1	407.0	115.0	0.906053	3.0
2	458.0	115.0	0.910999	4.0
3	314.0	221.0	0.572901	8.0
5	385.0	260.0	0.891231	9.0
7	335.0	317.0	0.640136	10.0
8	367.0	67.0	0.950752	14.0
9	346.0	72.0	0.909803	16.0

Comments

[k1ppa]

素早い対応誠にありがとうございます。
一度、実装してみます。

[k1ppa]

所望の出力結果を得ることが出来ました！
誠にありがとうございます。