Question

我在下面的Python中有一个数据框：

print (df)
         Date  Hour  Weight
0  2019-01-01     8       1
1  2019-01-01    16       2
2  2019-01-01    24       6
3  2019-01-02     8      10
4  2019-01-02    16       4
5  2019-01-02    24      12
6  2019-01-03     8      10
7  2019-01-03    16       6
8  2019-01-03    24       5

如何创建一列（New_Col），该列将为我返回当天的“最低”最低值的“小时”值。我期望：

Date       Hour  Weight New_Col
2019-01-01  8    1      8
2019-01-01  16   2      8
2019-01-01  24   6      8
2019-01-02  8    10     16 
2019-01-02  16   4      16
2019-01-02  24   12     16
2019-01-03  8    10     24
2019-01-03  16   6      24
2019-01-03  24   5      24

Answer 1

将GroupBy.transform与DataFrameGroupBy.idxmin一起使用，但首先通过Hour列为每个组中每个最小Hour的{{1}}中的值创建索引：

Weight

替代解决方案：

df['New'] = df.set_index('Hour').groupby('Date')['Weight'].transform('idxmin').values
print (df)
         Date  Hour  Weight  New_Col  New
0  2019-01-01     8       1        8    8
1  2019-01-01    16       2        8    8
2  2019-01-01    24       6        8    8
3  2019-01-02     8      10       16   16
4  2019-01-02    16       4       16   16
5  2019-01-02    24      12       16   16
6  2019-01-03     8      10       24   24
7  2019-01-03    16       6       24   24
8  2019-01-03    24       5       24   24

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1 个答案: