python - 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:

R_num ORG name level
13    Dm   Ad   17
13    Dm   Af   16

当我使用它时，它会给我 13 Dm Ad 16 ，这就像被操纵的数据。

df1=df.reset_index().groupby(['R_num','ORG']).agg({'name':'first','level':['min']})

我要的结果是13 Dm Af 16 ，我知道 'name':'first' 可能有问题但我该如何解决这个问题？

谢谢

Answer 1

IIUC，你应该使用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