下面是一个示例代码,演示了如何按组获取具有最小列值的行:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'Value': [10, 20, 15, 25, 30, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按组获取具有最小列值的行
min_rows = df.groupby('Group').apply(lambda x: x[x['Value'] == x['Value'].min()])
print(min_rows)
输出结果为:
Group Value
0 A 10
2 B 15
5 C 5
在这个示例中,我们首先创建了一个包含分组和值的示例数据框。然后,我们使用groupby
方法根据Group
列进行分组,并使用apply
方法在每个组中执行自定义函数。
在自定义函数中,我们使用x['Value'] == x['Value'].min()
来找到每个组中具有最小值的行。然后,我们将这些行添加到一个结果数据框中。
最后,我们打印结果数据框,其中包含了按组获取具有最小列值的行。
上一篇:按组获取具有最大值总和的行