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使用Pandas查找分组行的最小值

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这可能是一个微不足道的问题，但我仍然想弄清楚熊猫/ 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可以对每行中的元素进行分组 . 所以在开始时，我有列group_id和col1-col3的值 .

然后对于每一行，如果col1，col2或col3的值为1，则“A”为NaN，否则该值基于公式（与此处无关，因此我将一些数字放在适当的位置） .

那，我知道如何使用：

df["A"] = np.where(((df['col1'] == 1)|(df['col2']== 1) | (df['col3']) == 1))), NaN, value)

但是对于列“B”，我需要用特定组的A列中的最小值填充它 .

因此，例如，对于具有组X的所有行，“B”等于“1”，因为对于所有组“x”行，列A中的最小值等于1 .

同样，对于组“y”中的行，最小值为3，对于组“z”，最小值为2.我究竟是如何使用pandas ...？这让我更加困惑，因为特定组的行数可能有不同的大小 .

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例子或澄清任何事情，请告诉我！

python pandas numpy dataframe

2 回答

  • 1

    要获得每个组的最小列A，请使用 transform

    df.groupby('group_id')['A'].transform('min')
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  • 6

    • 专注于 ['col1', 'col2', 'col3']

    • 看看它们是否等于 1 ， eq(1) 相当于 == 1

    • 查看 axis=1 与 any(1) 之间是否有任何一个等于1

    • 使用 loc 进行作业

    anyone = df[['col1', 'col2', 'col3']].eq(1).any(1)
df.loc[anyone, 'A'] = np.nan

    numpy等价物

    anyone = (df[['col1', 'col2', 'col3']].values == 1).any(1)
df.A = np.where(anyone, np.nan, df.A)
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