Pandas GroupBy 和 select 行在特定列中具有最小值

Question

我按 A 列对我的数据集进行分组，然后想取 B 列中的最小值和 C 列中的相应值。

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B':[ 2, 4], 'C':[10, 4]})
data  
    A   B   C
0   1   4   3
1   1   5   4
2   1   2   10
3   2   7   2
4   2   4   4
5   2   6   6  

我想得到：

    A   B   C
0   1   2   10
1   2   4   4

目前，我按 A 分组，并创建一个值来指示我将在数据集中保留的行：

a = data.groupby('A').min()
a['A'] = a.index
to_keep = [str(x[0]) + str(x[1]) for x in a[['A', 'B']].values]
data['id'] = data['A'].astype(str) + data['B'].astype('str')
data[data['id'].isin(to_keep)]

我确信有一种更直接的方法可以做到这一点。 我在这里看到了许多使用多索引的答案，但我想这样做而不向我的 dataframe 添加多索引。 谢谢您的帮助。

Answer 1

我觉得你想多了。 只需使用groupby和idxmin ：

df.loc[df.groupby('A').B.idxmin()]

   A  B   C
2  1  2  10
4  2  4   4

---

df.loc[df.groupby('A').B.idxmin()].reset_index(drop=True)

   A  B   C
0  1  2  10
1  2  4   4

Answer 2

有类似的情况，但列标题更复杂（例如“B val”） ，在这种情况下需要这样做：

df.loc[df.groupby('A')['B val'].idxmin()]

Answer 3

接受的答案（建议idxmin ）不能与管道模式一起使用。 管道友好的替代方法是首先对值进行排序，然后将groupby与DataFrame.head一起使用：

data.sort_values('B').groupby('A').apply(DataFrame.head, n=1)

这是可能的，因为默认情况下groupby保留每个 group 中的行顺序，这是稳定且记录在案的行为（请参阅pandas.DataFrame.groupby ）。

这种方法有额外的好处：

• 它可以很容易地扩展以选择特定列中具有最小值的n行
• 它可以通过向.sort_values()提供另一列（作为列表）来打破关系，例如：

   data.sort_values(['final_score', 'midterm_score']).groupby('year').apply(DataFrame.head, n=1)

与其他答案一样，要完全匹配问题.reset_index(drop=True)中所需的结果，需要制作最终片段：

df.sort_values('B').groupby('A').apply(DataFrame.head, n=1).reset_index(drop=True)

Answer 4

我找到了一个更冗长但效率更高的答案：

这是示例数据集：

data = pd.DataFrame({'A': [1,1,1,2,2,2], 'B':[4,5,2,7,4,6], 'C':[3,4,10,2,4,6]})
data

Out:
   A  B   C
0  1  4   3
1  1  5   4
2  1  2  10
3  2  7   2
4  2  4   4
5  2  6   6 

首先，我们将从 groupby 操作中获取 Series 的最小值：

min_value = data.groupby('A').B.min()
min_value

Out:
A
1    2
2    4
Name: B, dtype: int64

然后，我们将这个系列结果合并到原始数据框上

data = data.merge(min_value, on='A',suffixes=('', '_min'))
data

Out:
   A  B   C  B_min
0  1  4   3      2
1  1  5   4      2
2  1  2  10      2
3  2  7   2      4
4  2  4   4      4
5  2  6   6      4

最后，我们只得到 B 等于 B_min 的行并删除 B_min，因为我们不再需要它了。

data = data[data.B==data.B_min].drop('B_min', axis=1)
data

Out:
   A  B   C
2  1  2  10
4  2  4   4

我已经在非常大的数据集上对其进行了测试，这是我可以让它在合理的时间内工作的唯一方法。

Answer 5

解决方案是，如前所述；

df.loc[df.groupby('A')['B'].idxmin()]

如果解决方案，但如果出现错误；

"Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no longer supported.
The following labels were missing: Float64Index([nan], dtype='float64').
See https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#deprecate-loc-reindex-listlike"

就我而言，B 列有“NaN”值。所以，我使用了“dropna()”，然后它就起作用了。

df.loc[df.groupby('A')['B'].idxmin().dropna()]

Answer 6

您还可以 boolean 索引B列最小值的行

out = df[df['B'] == df.groupby('A')['B'].transform('min')]

print(out)

   A  B   C
2  1  2  10
4  2  4   4