Bagaimana untuk Mengekalkan Lajur Semasa Groupby dengan Pemilihan Nilai Minimum dalam Panda?

Memelihara Lajur Semasa Groupby dengan Pemilihan Nilai Minimum

Masalah:

Apabila membuat persembahan kumpulanby operasi pada bingkai data panda untuk memilih baris dengan nilai minimum untuk lajur tertentu, lajur lain selalunya digugurkan secara tidak sengaja. Ini boleh menjadi masalah apabila maklumat tambahan daripada lajur ini dikehendaki.

Penyelesaian 1: Menggunakan idxmin() untuk Pemilihan Indeks

Untuk mengekalkan lajur yang lain, satu pendekatan ialah untuk menggunakan idxmin() untuk mendapatkan indeks elemen dengan nilai minimum untuk lajur yang ditentukan. Indeks ini kemudiannya boleh digunakan untuk memilih baris yang sepadan daripada bingkai data asal:

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

Penyelesaian 2: Mengisih dan Memilih Elemen Pertama

Kaedah alternatif ialah untuk mengisih kerangka data mengikut lajur nilai minimum dan kemudian pilih elemen pertama daripada setiap kumpulan:

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

Contoh:

Kedua-dua penyelesaian ini mencapai hasil yang diinginkan daripada mengekalkan lajur lain sambil memilih baris dengan nilai minimum untuk lajur yang ditentukan:

<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>

Output:

   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

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengekalkan Lajur Semasa Groupby dengan Pemilihan Nilai Minimum dalam Panda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!