Python groupby 根据一列聚合多列

Question

我有这个 df，我想分组 value_to_groupby并根据最小值value_to_agg_upon获取所有其余的列

例子：

   value_to_groupby  value_to_agg_upon  value_to_copy
0         1                  "0"           "a"
1         1                  "1"           "b"
2         1                  "2"           "c"
3         2                  "5"           "d"
4         2                  "4"           "e"

想要的结果：

    value_to_agg_upon  value_to_copy
1        "0"                  "a"
2        "4"                  "e"

试：

df.groupby("value_to_groupby").agg({"value_to_agg_upon": min}) 

给出了这个：

    value_to_agg_upon
1        "0" 
2        "4"

Answer 1

尝试：

df.iloc[df.groupby("value_to_groupby")["value_to_agg_upon"].idxmin(), 1:].reset_index(drop=True) 

---

   value_to_agg_upon value_to_copy
0                  0           "a"
1                  4           "e"

---

df.iloc[df.groupby("value_to_groupby")["value_to_agg_upon"].idxmin(), :].set_index('value_to_groupby')

                  value_to_agg_upon value_to_copy                                                                       
value_to_groupby                                                                                                        
1                                 0           "a"                                                                       
2                                 4           "e"  

编辑：

添加此（将包含数字的字符串转换为 int）：

import ast

df['value_to_agg_upon'] = df['value_to_agg_upon'].apply(ast.literal_eval).astype(int)

或者

df['value_to_agg_upon'] = pd.to_numeric(df['value_to_agg_upon'], errors='ignore')  

注意： apply 会使代码变慢。

Answer 2

尝试这个

pd.merge(df,df.groupby('value_to_groupby').min('value_to_agg_upon'),on=['value_to_groupby','value_to_agg_upon'])

输出

   value_to_groupby  value_to_agg_upon value_to_copy
0                 1                  0             a
1                 2                  4             e

Answer 3

** 我之前发布了一个错误的答案。**

由于数据是对象/字符串类型。

一件聪明的事情是（使用 pygirl 提供的答案）：

df = pd.DataFrame({"value_to_groupby":[1,1,1,2,2],
"value_to_agg_upon":["0","1","2","5","4"],
"value_to_copy":["a","b","c","d","e"]})

df_numeric = df.copy()

df_numeric["value_to_agg_upon"] = pd.to_numeric(df_numeric["value_to_agg_upon"])

df.iloc[df_numeric.groupby("value_to_groupby")["value_to_agg_upon"].idxmin(), 1:].reset_index(drop=True)