在 Pandas 中执行 Groupby 操作时如何保留附加列？

在 Groupby 操作期间保留附加列

使用 pandas 执行 group-by 操作时，通常需要在聚合特定列时维护附加列柱子。这允许高效的数据操作，而不需要额外的连接或操作。

考虑给出的示例，您希望删除“diff”列中具有最小值的行，同时保留其他列，例如“otherstuff” ”。默认情况下，pandas 在使用 groupby 和 min() 等聚合函数时会删除附加列。

要解决此问题，有两种有效的方法：

方法 1：使用 idxmin () 识别行索引

idxmin() 返回包含指定列最小值的行索引。通过利用此功能，您可以仅选择满足条件的行。以下代码演示了这种方法：

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

方法 2：排序并选择第一个元素

另一种方法涉及按“diff”列对数据帧进行排序，然后选择每组的第一个元素。这可确保您获得具有最小“diff”值的行，同时保留其他列。以下代码展示了此方法：

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

在这两种方法中，结果都是一个数据帧，其中仅包含“diff”具有最小值的行，同时保留“otherstuff”列。两种方法的行索引可能不同，但内容保持不变。

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