使用pandas groupby 获取对应于最小值的行

Question

我有一张表需要按条件分组：

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

当我使用它给我时13 Dm Ad 16，就像数据被操纵一样。

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

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

谢谢

Answer 1

IIUC，您应该使用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