熊猫分组并用最小值更新

Question

我的数据框：

dfd = pd.DataFrame({'A': ['Apple','Apple', 'Apple','Orange','Orange','Orange','Pears','Pears'],
                    'B': [1,2,9,6,4,3,2,1]
                   })
       A    B
0   Apple   1
1   Apple   2
2   Apple   9
3   Orange  6
4   Orange  4
5   Orange  3
6   Pears   2
7   Pears   1

预期的：

   A    new_B   old_B
0   Apple   1   1
1   Apple   1   2
2   Apple   1   9
3   Orange  3   6
4   Orange  3   4
5   Orange  3   3
6   Pears   1   2
7   Pears   1   1

预期数据框：new_values 包含该组的最小值，对于 Apple，B 列的最小值为 1，因此 Apple 的所有新值都是 1，类似地，B 列的 Orange 最小值为 3，在 new_b 列中被替换。

第二个预期输出： 一旦实现上述预期输出，我必须为每个组创建 sql 语句并写入文件：基本上，迭代每一行并编写 sql 查询：

sql_query= "update test_tbl "\
    "set id =  {0}"\
    "where id = {1}"\
    "and A = '{2}' ".format(new_b,old_b,A)

print(sql_query, file=open("output.sql", "a"))

Answer 1

使用GroupBy.transform了Series具有相同尺寸的原df：

dfd['new_B'] = dfd.groupby('A')['B'].transform('min')
print (dfd)
        A  B  new_B
0   Apple  1      1
1   Apple  2      1
2   Apple  9      1
3  Orange  6      3
4  Orange  4      3
5  Orange  3      3
6   Pears  2      1
7   Pears  1      1

如果列的顺序很重要，请使用insert和rename：

dfd.insert(1, 'new_B', dfd.groupby('A')['B'].transform('min'))
dfd = dfd.rename(columns={'B':'old_B'})
print (dfd)
        A  new_B  old_B
0   Apple      1      1
1   Apple      1      2
2   Apple      1      9
3  Orange      3      6
4  Orange      3      4
5  Orange      3      3
6   Pears      1      2
7   Pears      1      1

如果transform不可能使用这里是替代解决方案：

#aggregate by min
s = dfd.groupby('A')['B'].min()
print (s)
A
Apple     1
Orange    3
Pears     1
Name: B, dtype: int64

#insert and map
dfd.insert(1, 'new_B', dfd['A'].map(s))
dfd = dfd.rename(columns={'B':'old_B'})
print (dfd)
        A  new_B  old_B
0   Apple      1      1
1   Apple      1      2
2   Apple      1      9
3  Orange      3      6
4  Orange      3      4
5  Orange      3      3
6   Pears      1      2
7   Pears      1      1