複数の条件下におけてdataframeをdropする方法(python,pandas)

Question

複数の条件下におけてdataframeをdropする方法

以下の表(dataframe)が与えられたとします。
列["max_"]は同一の"kigou"における"point"が最も高いデータに対してTrueと記載されています。

|kigou|memo|point|max_|
|:--|:--:|--:|
|AA|〇|20|NaN
|AA|×|40|True
|CC|〇|50|True
|CC|〇|10|NaN
|CC|×|20|NaN

以下のルールに基づいて処理を行いたいです。
列["max_"] == 'True"のデータについて、
・kigouとmemoが同じものは残す
・kigouが同じだけれども、memoが異なるデータ(行)は削除

つまり、次のような表(dataframe)を得たいです。
|kigou|memo|point|max_
|:--|:--:|--:|
|AA|×|40|True
|CC|〇|50|True
|CC|〇|10|NaN

pandasのdropを用いて検討しましたが、うまくできませんでした。
また明らかに間違っていますが、以下のようなfor文を回しても出来ませんでした。

どなたかヒントを頂けないでしょうか。

for i in range(len(data)):
    if data.loc[i,'max_'] == 'True':
        a = data.loc[i,'kigou']
        b = data2.loc[i,'memo']
        for j in range(len(data)):
            if data.loc[j,'memo'] != a and data2.loc[j,'kigou'] == b:
                data.drop(data.index[j])

Answer 1

「kigou」「memo」が同じ物をグループ化した後に、「max_」列に対してany()を用いることで、「max_」列にTrueが含まれるグループのみを残すことができます。

data
#   kigou memo  point  max_
# 0    AA    〇     20   NaN
# 1    AA    ×     40  True
# 2    CC    〇     50  True
# 3    CC    〇     10   NaN
# 4    CC    ×     20   NaN

data.groupby(['kigou', 'memo']).filter(lambda s: s['max_'].any())
#   kigou memo  point  max_
# 1    AA    ×     40  True
# 2    CC    〇     50  True
# 3    CC    〇     10   NaN

Comments

[usuke]

的確なアンサーありがとうございます。