我是新手，使用数据框并尝试按名称字段对下面的数据框进行分组，并希望获得具有'高'列的最大值的行。
Name date high low
0 20MICRONS 06-03-2020 31.55 27.45
1 AGRITECH 06-03-2020 33.2 30.2
2 20MICRONS 09-03-2020 30 26.85
3 AGRITECH 09-03-2020 30.45 26.4
4 AGRITECH 11-03-2020 28.75 26.55
5 INFY 11-03-2020 695.95 669.05
6 20MICRONS 13-03-2020 24.7 19.45
7 AGRITECH 13-03-2020 26.45 22.55
8 INFY 06-03-2020 744 729.1
9 INFY 09-03-2020 725.85 697
10 20MICRONS 11-03-2020 28.25 24.65
11 20MICRONS 12-03-2020 28.7 21.5
12 AGRITECH 12-03-2020 28.5 24.85
13 INFY 12-03-2020 670 627.5
14 INFY 13-03-2020 667 570
对于所有股票而言，必需的输出具有“最高”列的最大值：
Name date high low8 INFY 06-03-2020 744 729.1
1 AGRITECH 06-03-2020 33.2 30.2
0 20MICRONS 06-03-2020 31.55 27.45
同样，如果我获得最低要求也将有所帮助。我已经尝试过如下的max（）和idxmax（）函数，但是我收到值错误。你能帮我吗？
df [['IndexName'，'date'，'high']]。loc [df [['IndexName'，'date'，'high']]。reset_index（）。groupby（['IndexName']） ['high']。idxmax（）]-但没有帮助。
我是新手，要使用数据框并尝试按名称字段对下面的数据框进行分组，并希望获取具有“高”列最大值的行。名称日期高低0 ...
我能够使用附加的for循环和比较来解决以下问题。