Pandas에서 GroupBy 후 특정 열에서 최소값이 있는 행을 선택하는 방법은 무엇입니까?

Pandas GroupBy 및 특정 열에서 최소값이 있는 행 선택

Pandas DataFrames로 작업할 때 특정 열을 기준으로 데이터를 그룹화하고 해당 열에 대한 작업을 수행해야 하는 경우가 많습니다. 여러 떼. 일반적인 작업 중 하나는 특정 열에서 최소값이 있는 행을 선택하는 것입니다.

이 기사에서는 MultiIndex를 사용하지 않고 이 작업을 수행하는 간단하고 효율적인 접근 방식을 살펴보겠습니다.

문제 설명:

A, B, C 열이 있는 DataFrame이 주어지면 목표는 A열의 각 값에 대해 B열에서 최소값이 있는 행을 선택하는 것입니다.

원본 데이터 프레임:

A	B	C
1	4	3
1	5	4
1	2	10
2	7	2
2	4	4
2	6	6

원하는 출력:

A	B	C
1	2	10
2	4	4

해결책:

이 문제를 해결하는 열쇠는 Pandas의 idxmin() 메소드에 있습니다. 이 메소드는 각 그룹에 대해 지정된 열에서 최소값을 갖는 행의 인덱스를 반환합니다.

groupby() 및 idxmin()을 사용하면 원하는 행을 직접 선택할 수 있습니다.

<code class="python"># Group the DataFrame by column 'A'
grouped = df.groupby('A')

# Get the index of the rows with the minimum value in column 'B' for each group
min_idx = grouped.B.idxmin()

# Use the index to select the desired rows
result = df.loc[min_idx]</code>

출력:

   A  B   C
2  1  2  10
4  2  4   4

이 접근 방식은 복잡한 데이터 구조나 중간 단계 없이 A의 각 그룹에 대해 B열에서 최소값이 있는 행을 효율적으로 선택합니다.

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