Wie behalte ich andere Spalten bei, wenn ich GroupBy in Pandas verwende?

Andere Spalten bei GroupBy beibehalten

In Pandas-Datenrahmen kann die Verwendung von Groupby zum Filtern von Zeilen basierend auf einer bestimmten Spalte zum Verlust anderer führen Spalten in der Ausgabe. Dieses Problem tritt auf, wenn Gruppenoperationen wie das Ermitteln des Mindestwerts einer Spalte und das Ausschließen von Zeilen unterhalb eines Schwellenwerts durchgeführt werden.

Um diese Einschränkung zu überwinden und andere Spalten während der Gruppierung beizubehalten, gibt es einige Methoden:

Methode 1: Verwendung von idxmin()

idxmin() gibt die Indizes von Zeilen mit dem Mindestwert für eine bestimmte Spalte zurück. Auf diese Weise können wir die spezifischen Zeilen auswählen und alle ihre Spalten beibehalten:

<code class="python">df_filtered = df.loc[df.groupby("item")["diff"].idxmin()]</code>

Methode 2: Sortieren und zuerst

Sortieren des Datenrahmens nach der Spalte bis gefiltert werden und dann das erste Element jeder Gruppe verwendet wird, bleiben auch andere Spalten erhalten:

<code class="python">df_filtered = df.sort_values("diff").groupby("item", as_index=False).first()</code>

Beide Methoden führen zum gleichen Ergebnis, wie im folgenden Beispiel zu sehen ist:

<code class="python">df = pd.DataFrame({"item": [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3],
                   "diff": [2, 1, 3, -1, 1, 4, -6, 0, 2],
                   "otherstuff": [1, 2, 7, 0, 3, 9, 2, 0, 9]})

# Method 1
df_filtered1 = df.loc[df.groupby("item")["diff"].idxmin()]

# Method 2
df_filtered2 = df.sort_values("diff").groupby("item", as_index=False).first()

print(df_filtered1)
print(df_filtered2)</code>

Ausgabe :

   item  diff  otherstuff
1     1     1           2
6     2    -6           2
7     3     0           0

   item  diff  otherstuff
0     1     1           2
1     2    -6           2
2     3     0           0

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