我有一個像這樣的數據幀，它跟蹤特定項(ID)的值隨時間的變化：mytime=np.tile( np.arange(0,10) , 2 )

myids=np.repeat( [123,456], [10,10] )

myvalues=np.random.random_integers(20,30,10*2)

df=pd.DataFrame()

df['myids']=myids

df['mytime']=mytime

df['myvalues']=myvalues

+-------+--------+----------+--+--+

| myids | mytime | myvalues | | |

+-------+--------+----------+--+--+

| 123 | 0 | 29 | | |

+-------+--------+----------+--+--+

| 123 | 1 | 23 | | |

+-------+--------+----------+--+--+

| 123 | 2 | 26 | | |

+-------+--------+----------+--+--+

| 123 | 3 | 24 | | |

+-------+--------+----------+--+--+

| 123 | 4 | 25 | | |

+-------+--------+----------+--+--+

| 123 | 5 | 29 | | |

+-------+--------+----------+--+--+

| 123 | 6 | 28 | | |

+-------+--------+----------+--+--+

| 123 | 7 | 21 | | |

+-------+--------+----------+--+--+

| 123 | 8 | 20 | | |

+-------+--------+----------+--+--+

| 123 | 9 | 26 | | |

+-------+--------+----------+--+--+

| 456 | 0 | 26 | | |

+-------+--------+----------+--+--+

| 456 | 1 | 24 | | |

+-------+--------+----------+--+--+

| 456 | 2 | 20 | | |

+-------+--------+----------+--+--+

| 456 | 3 | 26 | | |

+-------+--------+----------+--+--+

| 456 | 4 | 29 | | |

+-------+--------+----------+--+--+

| 456 | 5 | 29 | | |

+-------+--------+----------+--+--+

| 456 | 6 | 24 | | |

+-------+--------+----------+--+--+

| 456 | 7 | 21 | | |

+-------+--------+----------+--+--+

| 456 | 8 | 27 | | |

+-------+--------+----------+--+--+

| 456 | 9 | 29 | | |

+-------+--------+----------+--+--+

我需要計算每個id的最大運行時間

^{pr2}$

將計算運行的最大值，而不考慮id，而我需要一個類似的計算，但是每次id更改時都會重置。我可以想出一個簡單的腳本在numba中實現(我有非常大的數組，非向量化的非numba代碼會很慢)，但是有沒有更簡單的方法來實現呢？在

只有兩個值可以運行：

^{3}$

但是對于很多很多值，這是不可行的。在

謝謝！在