Pandas groupby在一列上，聚合在第二列，保留第三列

Question

我有以下数据框：

df = pd.DataFrame({'key1': (1,1,1,2), 'key2': (1,2,3,1), 'data1': ("test","test2","t","test")})

我想按key1分组并拥有data1的min。此外，我想保留key2的相应值而不对其进行分组。

df.groupby(['key1'], as_index=False)['data1'].min()

得到我：

key1 data1  
1    t  
2    test  

但我需要：

key1 key2 data1  
1    3    t  
2    1    test  

有什么想法吗？

Answer 1

您可以使用groupby.apply并检索x['data1']==x['data1'].min()等于True的所有实例，同时保留未分组的列，如下所示：

df.groupby('key1', group_keys=False).apply(lambda x: x[x['data1'].eq(x['data1'].min())])

要知道哪些元素返回True，我们稍后会从中对DF进行子集化：

df.groupby('key1').apply(lambda x: x['data1'].eq(x['data1'].min()))

key1   
1     0    False
      1    False
      2     True
2     3     True
Name: data1, dtype: bool