python dataframe分组的求完整行怎么弄？

Question

不好描述，只能举实例：

我有一个dataframe：

datatime count

2021-10 -12 00:02:13 102

2021-10 -12 03:04:13 72

2021-10 -12 08:02:11 98

2021-10 -18 00:02:13 11

2021-10 -19 00:02:13 12

2021-11 -12 07:05:13 143

2021-11 -12 08:12:13 131

2021-11 -12 11:34:13 100

2021-11 -12 12:02:13 12

我的需求：找出每天count最大的那行（主要是想知道最大count所在的时间），如果用循环一类的当然可以求出，我的想法是一个groupby就能得到,或者是简洁一点的语句。

但是：

df.datatime.groupby(df.datatime.apply(lambda x:datetime.datetime.strftime(x,'%Y:%m:%d')).max

这样得出的是一个series，只有字符串到年月日的期的index，以及每日的max(count),其他信息丢失了。
请教：
一个groupby得到每天最大count的时间段，或更简洁的方式；

Answer 1

高阶数据处理玩家小小明前来回答基础题：

df.groupby(pd.to_datetime(df.datetime).dt.date).apply(lambda x: x.nlargest(1, "count")).droplevel(0)

欢迎关注我的博客，获取复杂数据处理案例的解法。