Pandas 分組查找列的最小值（如果不存在則返回 NaN）

Question

假設我有以下 dataframe：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'id': [1,1,1,2,3,2], 'year': ['2020', '2014', '2002', '2020', '2016', '2014'], 'e': [True, False, True, True, False, True]})

df.info()
id  year      e
  1  2020   True
  1  2014  False
  1  2002   True
  2  2020   True
  3  2016  False
  2  2014   True

我想找到e為 True 的每個 id 的最小年份，如果該 id 返回 NaN 的e中沒有任何 True。 最終結果將是：

id  year
1   2002
2   2014
3   NaN

Answer 1

在groupby之前嘗試過濾並reindex回來

s = df.loc[df.e].groupby('id').year.min().reindex(df.id.unique()).reset_index()

s
Out[307]: 
   id  year
0   1  2002
1   2  2014
2   3   NaN

---

或轉換為Categorical

df['id'] = pd.Categorical(df['id'])
df.loc[df.e].groupby('id').year.min()
Out[309]: 
id
1    2002
2    2014
3    None
Name: year, dtype: object