如何在 Pandas 中透過最小值選擇在 Groupby 過程中保留列？

在Groupby 期間使用最小值選擇保留欄位

問題：

問題：

執行長 時在pandas 資料幀上進行操作以選擇特定列具有最小值的行時，其他列經常會被無意中刪除。當需要來自這些列的附加資訊時，這可能會出現問題。

解決方案1：使用idxmin() 進行索引選擇

<code class="python">df_min = df.loc[df.groupby("item")["diff"].idxmin()]</code>

要保留其他列，一種方法是使用idxmin() 取得指定列中具有最小值的元素的索引。然後可以使用這些索引從原始資料框中選擇對應的行：

解決方案2：排序並選擇第一個元素

<code class="python">df_min = df.sort_values("diff").groupby("item", as_index=False).first()</code>

另一種方法是按最小值列對資料框進行排序，然後從每個組中選擇第一個元素：

範例：

<code class="python">df = pd.DataFrame({
    "item": [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3],
    "diff": [2, 1, 3, -1, 1, 4, -6, 0, 2],
    "otherstuff": [1, 2, 7, 0, 3, 9, 2, 0, 9]
})

df_min_idx = df.loc[df.groupby("item")["diff"].idxmin()]
df_min_sort = df.sort_values("diff").groupby("item", as_index=False).first()

print(df_min_idx)
print(df_min_sort)</code>

這兩種解都達到了預期的結果保留其他列，同時選擇指定列具有最小值的行：

   item  diff  otherstuff
1     1     1           2
6     2    -6           2
7     3     0           0

   item  diff  otherstuff
0     1     1           2
1     2    -6           2
2     3     0           0

輸出：

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