让我们试试看：

movie_df.reset_index(drop=True, inplace=True)

m=max(movie_df['score'])

print(movie_df['rating'][list(movie_df['score']).index(m)])

我认为您还可以使用groupby()和agg()

我认为你的数据实际上没有正确排序，这就是为什么你得到了错误的标题，但正确的分数。
尝试movie_df.groupby('rating').idxmax()并检查是否获得了正确的索引。

我知道了。这段代码会输出每个评分最高的标题。

movie_df["rank"] = movie_df.groupby("rating")["score"].rank("dense", ascending=False)
movie_df[movie_df["rank"]==1.0][['title','score']]

它使用Pandas的秩函数。https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.rank.html

实际上，您需要的是每个评分的最高分，您可以按以下方式按最高分对每个评分进行分组：

data = [['avengers', 5.4 ,'PG-13'],
['captain america', 6.7, 'PG-13'],
['spiderman', 7,    'R'],
['daredevil', 8.2, 'R'],
['iron man', 8.6, 'PG-13'],
['deadpool', 10, 'R']]
 
df = pd.DataFrame(data, columns=['title', 'score', 'rating']) 
# Method 1 using lambda function
df = df.groupby('rating').apply(lambda x: x.sort_values('score', ascending = False).head(1))
print(df.reset_index(drop=True))

# Method 2 
df = df.sort_values('score', ascending = False).groupby('rating').head(1)
print(df.reset_index(drop=True))

输出1：

title  score rating
0  iron man    8.6  PG-13
1  deadpool   10.0      R

输出2：

title  score rating
0  deadpool   10.0      R
1  iron man    8.6  PG-13