在 Pandas 中使用 GroupBy 時如何保留其他欄位？

在GroupBy 時保留其他欄位

在Pandas 資料框中，使用groupby 根據特定列過濾行可能會導致其他列輸出中的列。在執行分組操作（例如查找列的最小值並排除低於閾值的行）時會出現此問題。

要克服此限制並在groupby 期間保留其他列，有幾種方法：

方法1：使用idxmin()

idxmin( ) 傳回給定列中具有最小值的行的索引。透過使用此功能，我們可以選擇特定的行並保留其所有列：

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

方法2：排序和優先

按列對資料幀進行排序被過濾，然後取每組的第一個元素也會保留其他欄位：

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

兩種方法產生相同的結果，如下例所示：

<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>

輸出:

   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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