Wie behalte ich Spalten während der Gruppierung mit Auswahl des Mindestwerts in Pandas bei?

Beibehalten von Spalten während Groupby mit Auswahl des Mindestwerts

Problem:

Beim Durchführen eines Groupby Bei einer Operation auf einem Pandas-Datenrahmen zur Auswahl von Zeilen mit dem Mindestwert für eine bestimmte Spalte werden andere Spalten häufig versehentlich gelöscht. Dies kann problematisch sein, wenn zusätzliche Informationen aus diesen Spalten gewünscht werden.

Lösung 1: Verwendung von idxmin() für die Indexauswahl

Ein Ansatz besteht darin, die anderen Spalten beizubehalten um idxmin() zu verwenden, um die Indizes der Elemente mit dem Mindestwert für die angegebene Spalte zu erhalten. Diese Indizes können dann verwendet werden, um die entsprechenden Zeilen aus dem ursprünglichen Datenrahmen auszuwählen:

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

Lösung 2: Sortieren und Auswählen des ersten Elements

Eine alternative Methode ist um den Datenrahmen nach der Spalte mit dem Mindestwert zu sortieren und dann das erste Element aus jeder Gruppe auszuwählen:

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

Beispiel:

Beide Lösungen erzielen das gewünschte Ergebnis die anderen Spalten beizubehalten und gleichzeitig Zeilen mit dem Mindestwert für die angegebene Spalte auszuwählen:

<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]
})

df_min_idx = df.loc[df.groupby("item")["diff"].idxmin()]
df_min_sort = df.sort_values("diff").groupby("item", as_index=False).first()

print(df_min_idx)
print(df_min_sort)</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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