将每个id的列的最大值和保存在属于最大值的另一列中的值保存到DataFrame中的新列中

import pandas as pd

data = {'id': [1, 2, 3, 4, 5],
        'value': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

max_values = df.groupby('id')['value'].max().reset_index()

merged_df = pd.merge(df, max_values, on='id', how='left')
merged_df = merged_df.rename(columns={'value_x': 'value', 'value_y': 'max_value'})

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'id': [1, 2, 3, 4, 5],
        'value': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取每个id的最大值
max_values = df.groupby('id')['value'].max().reset_index()

# 合并DataFrame，并保存最大值所在的另一列的值到新列
merged_df = pd.merge(df, max_values, on='id', how='left')
merged_df = merged_df.rename(columns={'value_x': 'value', 'value_y': 'max_value'})

print(merged_df)