按照idxmax分组后返回整行，可以使用pandas库来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
        'Value1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'Value2': [6, 7, 8, 9, 10]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照Group列进行分组，并返回每个分组中Value1列取得最大值的整行数据
result = df.groupby('Group').apply(lambda x: x.loc[x['Value1'].idxmax()])

print(result)

输出结果如下：

  Group  Value1  Value2
Group                     
A         A       2       7
B         B       4       9
C         C       5      10

这段代码首先创建一个示例数据集，并使用groupby方法按照'Group'列进行分组。然后，使用apply方法对每个分组应用一个lambda函数。lambda函数中的x代表每个分组的DataFrame。x['Value1'].idxmax()用于找到每个分组中Value1列取得最大值的索引。使用loc方法可以根据索引获取整行数据。

最后，将每个分组中Value1列取得最大值的整行数据返回为一个新的DataFrame。