Heim >Backend-Entwicklung >Python-Tutorial >Wie finde ich mit Pandas GroupBy Zeilen mit dem Mindestwert in einer Spalte?
Bei einem Pandas-DataFrame mit mehreren Spalten besteht die Aufgabe darin, zu identifizieren und wählen Sie Zeilen mit dem Mindestwert in einer bestimmten Spalte für jeden eindeutigen Wert in einer anderen Spalte aus. In einem DataFrame mit den Spalten A, B und C möchten Sie beispielsweise Zeilen mit dem minimalen B-Wert für jeden A-Wert abrufen.
Eine einfache und Ein effizienter Ansatz zur Lösung dieses Problems besteht darin, die Groupby- und Idxmin-Funktionen von Pandas zu nutzen. Die Funktion „groupby“ gruppiert Zeilen nach einer bestimmten Spalte, während idxmin den Index der Zeile mit dem Mindestwert in einer anderen Spalte zurückgibt.
<code class="python">df.loc[df.groupby('A').B.idxmin()]</code>
Diese Codezeile erzielt das gewünschte Ergebnis. Zuerst wird groupby('A') verwendet, um den DataFrame nach Spalte A zu gruppieren. Anschließend wird die Funktion B.idxmin() auf jede Gruppe angewendet, die den Index der Zeile mit dem minimalen B-Wert innerhalb dieser Gruppe zurückgibt. Schließlich wird die Loc-Funktion verwendet, um die Zeilen auszuwählen, die den minimalen B-Werten entsprechen.
Betrachten Sie den folgenden DataFrame:
<code class="python">df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 1, 2, 2, 2], 'B': [4, 5, 2, 7, 4, 6], 'C': [3, 4, 10, 2, 4, 6]})</code>
Das Anwenden des Lösungscodes führt zu Ergebnissen das folgende Ergebnis:
A B C 2 1 2 10 4 2 4 4
Diese Ausgabe zeigt die Zeilen, die den minimalen B-Wert für jeden eindeutigen A-Wert enthalten (2 für A=1 und 4 für A=2).
Alternativ können Sie reset_index(drop=True) verwenden, um die Indexspalte aus dem resultierenden DataFrame zu entfernen:
<code class="python">df.loc[df.groupby('A').B.idxmin()].reset_index(drop=True)</code>
Dadurch erhalten Sie einen DataFrame mit nur den Spalten, die Sie benötigen .
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