如何使用 Pandas GroupBy 查找列中具有最小值的行？

使用 Pandas GroupBy 选择列中具有最小值的行

问题场景

给定一个包含多个列的 Pandas DataFrame，任务是识别并为另一列中的每个唯一值选择特定列中具有最小值的行。例如，在包含 A、B 和 C 列的 DataFrame 中，您想要检索每个 A 值具有最小 B 值的行。

使用 GroupBy 和 idxmin 的解决方案

一个简单且解决这个问题的有效方法是利用 Pandas 的 groupby 和 idxmin 函数。 groupby 函数按指定列对行进行分组，而 idxmin 返回另一列中具有最小值的行的索引。

<code class="python">df.loc[df.groupby('A').B.idxmin()]</code>

这行代码达到了预期的结果。首先，它使用 groupby('A') 按 A 列对 DataFrame 进行分组。然后，它将 B.idxmin() 函数应用于每个组，该函数返回该组内具有最小 B 值的行的索引。最后，loc 函数用于选择与最小 B 值相对应的行。

演示

考虑以下 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>

应用解决方案代码会产生以下结果：

   A  B   C
2  1  2  10
4  2  4   4

此输出显示包含每个唯一 A 值的最小 B 值的行（A=1 为 2，A=2 为 4）。

其他注意事项

作为替代方案，您可以使用reset_index(drop=True)从生成的DataFrame中删除索引列：

<code class="python">df.loc[df.groupby('A').B.idxmin()].reset_index(drop=True)</code>

这将为您提供一个仅包含您需要的列的DataFrame .

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