當某些列相同時合並行使用 Pandas Python

Question

現在我有一個 dataframe，我想合並行。 值 B 由列表中字符串的順序確定 L = ['xx','yy','zz']

    A   B
0   a   xx
1   a   yy
2   b   zz
3   b   yy

1. 對於第 0 行和第 1 行，A 列的結果為“a”，B 列的結果為“xx”（“xx”位於 L 中的“yy”之前）
2. 對於第 2 行和第 3 行，A 列的結果為“b”，B 列的結果為“yy”（“yy”位於 L 中的“zz”之前）

期望的結果：

    A   B
0   a   xx
1   b   yy

Answer 1

您可以使用pandas.Series.map和pandas.DataFrame.groupby ：

df['C'] = df['B'].map(dict(zip(L,range(len(L)))))
df.groupby('A')[['B','C']].apply(lambda x: x.iloc[x["C"].argmin()]['B'])
#A
#a    xx
#b    yy

您可以使用pandas.Categorical獲得相同的結果：

df['B'] = pd.Categorical(df['B'], categories = L, ordered = True)
df.groupby('A').min()
#      B
#A
#a    xx
#b    yy