使用pandas groupby获取对应于最小值的行

Question

我有一个表需要按条件分组：

DependencyProperty

当我使用它时，它会给我R_num ORG name level 13 Dm Ad 17 13 Dm Af 16 ，就像被操纵的数据一样。

13 Dm Ad 16

我想要的结果是df1=df.reset_index().groupby(['R_num','ORG']).agg({'name':'first','level':['min']}) ，我知道13 Dm Af 16可能有问题，但是我该如何解决？

谢谢

Answer 1

IIUC，您应该使用groupby和idxmin：

# df.loc[df.groupby(['R_num','ORG'])['level'].agg('idxmin')]
df.loc[df.groupby(['R_num','ORG'])['level'].idxmin()]

   R_num ORG name  level
1     13  Dm   Af     16

Answer 2

在drop_duplicates之后使用sort_values

newdf = df.sort_values('level').drop_duplicates(['R_num','ORG'])
newdf
   R_num ORG name  level
1     13  Dm   Af     16