pandas 识别并取出重复项

碰见一个七千多万行的数据，结构是这样的

id	a	b	c	d
2333	2	3	4	5
233	3	3	4	5
12333	1	3	3	5
12333	1	3	4	5

第1列是标识，a,b,c,d是记录的数值，标识里面会有重复的，目的是想要找到唯一id，并且后面数值加起来最大的那一行。

• 开始直接做了df['id'].value_counts().index，然后遍历里面id，再匹配出来id为这个值的所有行，挑出后面值加起来最大的那个。但这个数据太大了，跑起来又慢。

• 想到了groupby，但是这个groupby是聚合函数，带不出后面原始数据

• 再转换想法，那就去重好了，保留值最大的那一行就可以了，果然快了

df['_num'] = df.iloc[:, 1:].sum(axis=1)
df_ = df.sort_values('_num', ascending=False).drop_duplicates(subset=['id'], keep='first')

就酱