假设有以下数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                   'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
                   'Keep': [True, False, True, False, True, False]})
print(df)

输出：

  Category  Value   Keep
0        A      1   True
1        A      2  False
2        B      3   True
3        B      4  False
4        C      5   True
5        C      6  False

现在我们想要将数据框按Category进行分组，并对每个组基于Keep保留一行。如果有多行都为True，则保留第一行。

这可以使用Groupby()和apply()方法完成，代码如下：

df.groupby('Category').apply(lambda x: x[x['Keep']].iloc[0])

输出：

         Category  Value  Keep
Category                      
A               A      1  True
B               B      3  True
C               C      5  True

这个组合了Groupby()和apply()的语句首先按Category对数据框进行分组，然后在每个组中只保留值为True的第一行。使用loc[0]来选择第一行。