dataframe如何根据多个条件输入数据

Question

ID	创建日期	上次修改日期
1	2021 年 3 月 31 日 8:56	2021 年 3 月 31 日 09:46
1	2021 年 3 月 31 日 5:56	2021 年 3 月 31 日 09:48
2	2021 年 3 月 31 日 0:23	2021 年 3 月 31 日 09:47
2	2021 年 3 月 31 日 6:56	2021 年 3 月 31 日 09:46
3	2021 年 3 月 31 日 7:32	2021 年 3 月 31 日 09:46
3	2021 年 3 月 31 日 8:45	2021 年 3 月 31 日 09:46

你好，

对于上表，我需要将每个ID的最早创建日期注释为"Minimal" 。

import pandas as pd

inputFolder = os.getcwd()
filename = filedialog.askopenfilename(title="Select file:", filetypes=(("xlsx files", ".xlsx"), ("all files", "*.*")), initialdir = inputFolder)
df = pd.read_excel(filename, index_col=None, header=0) 

df.loc[(df.groupby(['BB Global ID']).agg({'Create Date': min})), 'Comment'] = 'Minimal'

print(df)

我试图用 pandas df.loc function 来做，但我遇到了以下错误。

KeyError: "None of [Index([('C', 'r', 'e', 'a', 't', 'e', ' ', 'D', 'a', 't', 'e')], dtype='object')] are in the [index]"

以下是我想要达到的最终结果：

ID	创建日期	上次修改日期	评论
1	2021 年 3 月 31 日 8:56	2021 年 3 月 31 日 09:46
1	2021 年 3 月 31 日 5:56	2021 年 3 月 31 日 09:48	最小
2	2021 年 3 月 31 日 0:23	2021 年 3 月 31 日 09:47	最小
2	2021 年 3 月 31 日 6:56	2021 年 3 月 31 日 09:46
3	2021 年 3 月 31 日 7:32	2021 年 3 月 31 日 09:46	最小
3	2021 年 3 月 31 日 8:45	2021 年 3 月 31 日 09:46

Answer 1

使用GroupBy.transform重复聚合值，因此可以按原始列进行比较：

mask = df.groupby(['BB Global ID'])['Create Date'].transform(min).eq(df['Create Date'])
df.loc[mask, 'Comment'] = 'Minimal'

或者：

df['Comment'] = np.where(mask, 'Minimal', '')