我如何 select 满足另一列 pandas 条件的最小值的所有行

Question

我想 select 所有具有 Points==0 并且在我的数据集中的 Day 列中具有最小值的行。

Dataframe

Points  Day  Name
55       0   Jon
0        7   Ron
0        8   Sam
44       6   Chris
0        7   Joan
49       2   Greg

我希望得到什么

Points  Day  Name
0        7   Ron
0        7   Joan

我已经厌倦了这段代码，但我只得到了第一个这样的例子。

df1 = df.loc[[df.loc[df.points == 0, 'Day'].idxmin()]]

如何获取所有行？

Answer 1

您可以使用 min function 从 Points == 0 的过滤数据集中获取最小值，然后使用它来过滤整个数据集。

df[(df["Points"] == 0) & (df["Day"] == min(df[df["Points"] == 0]["Day"]))]

现在它起作用了：

>>> df
   Points  Day
0      55    0
1       0    7
2       0    8
3      44    6
4       0    7
5      49    2

>>> df[(df["Points"] == 0) & (df["Day"] == min(df[df["Points"] == 0]["Day"]))]
   Points  Day
1       0    7
4       0    7

Answer 2

IIUC

df.query('Points==0').loc[lambda x : x['Day']==x['Day'].min()]
Out[207]: 
   Points  Day  Name
1       0    7   Ron
4       0    7  Joan

Answer 3

您可以通过以下方式进行操作：

df[(df['Points']==0) & (df['Day']==df[df['Points']==0]['Day'].min())]

& 表示 pandas boolean 索引中的 AND，如果要使用 OR，可以使用 |。