OR

Question

我有一个包含两列的数据框：value和product。将有重复的产品，但是具有不同的值。我要做的是获取所有产品，但删除所有重复项。删除重复项的条件是获取具有最低值的行，然后删除其余的行。例如，我想要这样的东西：

之前：

product  value
A        25
B        45
C        15
C        14 
C        13
B        22

之后

product  value
A        25
B        22
C        13

如何做到这一点，以便仅在新数据框中添加价值最低的重复列？

Answer 1

df.sort_values('value').groupby('product').first()
#         value
#product       
#A           25
#B           22
#C           13

Answer 2

您可以先sort_values，然后再drop_duplicates：

res = df.sort_values('values').drop_duplicates('product')

Answer 3

在满足我的要求的同时，即使您不需要使用drop.duplicate和sort_values，因为我们正在寻找dataFrame中每个product列的最小值。因此，可以通过以下几种方法进行操作...

我相信一种简化的方法是使用pandas.DataFrame.idxmin查看唯一索引。

>>> df
  product  value
0       A     25
1       B     45
2       C     15
3       C     14
4       C     13
5       B     22

>>> df.loc[df.groupby('product')['value'].idxmin()]
  product  value
0       A     25
5       B     22
4       C     13

OR

在这种情况下，使用Compute min of group values来使用groupby.min()的另一种最简洁的方法是：

>>> df
  product  value
0       A     25
1       B     45
2       C     15
3       C     14
4       C     13
5       B     22

>>> df.groupby('product').min()
         value
product
A           25
B           22
C           13

仅获取价值最低的重复列

3 个答案:

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