这可能是一个微不足道的问题，但我仍在努力弄清楚 pandas/numpy。
所以，假设我有一个具有以下结构的表:
group_id | col1 | col2 | col3 | "A" | "B"
x | 1 | 2 | 3 | NaN | 1
x | 3 | 2 | 3 | 1 | 1
x | 4 | 2 | 3 | 2 | 1
y | 1 | 2 | 3 | NaN | 3
y | 3 | 2 | 3 | 3 | 3
z | 3 | 2 | 3 | 10 | 2
z | 2 | 2 | 3 | 6 | 2
z | 4 | 2 | 3 | 4 | 2
z | 4 | 2 | 3 | 2 | 2
请注意，有一个 group_id 用于对每一行中的元素进行分组。 所以一开始，我有列 group_id 和 col1-col3 的值。
然后对于每一行，如果 col1、col2 或 col3 的值 = 1，则“A”为 NaN，否则该值基于公式(与此处无关，因此我放置了一些数字)。
那个，我知道如何使用:
df["A"] = np.where(((df['col1'] == 1)|(df['col2']== 1) | (df['col3']) == 1))), NaN, value)
但对于“B”列，我需要为特定组填写 A 列中的最小值。
例如，对于组 X 的所有行，“B”等于“1”，因为所有组“x”行的 A 列中的最小值都等于 1。
类似地，对于“y”组中的行，最小值为 3，对于“z”组，最小值为 2。我如何使用 pandas 准确地做到这一点...？这让我更加困惑，因为特定组的行数可能大小不一。
如果它们的大小都相同，我可以说用预设范围内的最小值填充它。
我希望这是有道理的；如果我应该提供更清晰的示例或澄清任何内容，请告诉我!
最佳答案
要获得每个组的 A 列的最小值，请使用 transform
df.groupby('group_id')['A'].transform('min')
关于python - 使用 Pandas 查找分组行的最小值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41450963/