以下是一个示例代码，它按行分组并找到每组中的最大值，并保留其他列：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
        'B': [4, 5, 6, 7, 8, 9],
        'C': [10, 11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按列A分组，并找到每组中的最大值
max_values = df.groupby('A').max()

# 将结果与原始数据合并以保留其他列
result = pd.merge(df, max_values, on='A', suffixes=('', '_max'))

print(result)

输出：

   A  B   C  B_max  C_max
0  1  4  10      5     11
1  1  5  11      5     11
2  2  6  12      7     13
3  2  7  13      7     13
4  3  8  14      9     15
5  3  9  15      9     15

在示例中，我们使用pandas库来处理数据。首先，我们创建一个包含'A'、'B'和'C'列的DataFrame。然后，我们按'A'列分组，并使用groupby()函数找到每组中的最大值。接下来，我们使用merge()函数将原始数据与最大值数据合并，on='A'表示按'A'列进行合并，suffixes=('', '_max')表示在列名相同时添加后缀以区分。最后，我们打印结果。

请注意，这只是一个示例，你可以根据你的实际需求进行修改和调整。