Python Pandas：如何使用带有 DataFrame 索引的转换？答案

【问题标题】：Python Pandas : How to use transform with the DataFrame index?Python Pandas：如何使用带有 DataFrame 索引的转换？
【发布时间】：2020-11-18 15:50:59
【问题描述】：

df = pd.DataFrame([['A',7], ['A',5], ['B',6]], columns = ['group', 'value'])

如果我想通过group 保留一行，即具有最小值value 的那一行，我使用：

df[df['value'] == df.groupby('group')['value'].transform('min')]

但是，如果我想保留索引最低的行，以下方法不起作用：

df[df.index == df.groupby('group').index.transform('min')]

我知道我可以使用 reset_index() 并将索引作为一列处理，但我可以避免这种情况吗：

df[df.reset_index()['index'] == df.reset_index().groupby('group')['index'].transform('min')]

【问题讨论】：

你的目标是什么，你能发布预期的输出吗？

标签： python pandas transform

【解决方案1】：

您可以按索引排序（如果尚未排序），然后取每个组中的第一行：

df.sort_index().groupby('group').first()

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以这样做：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['A', 7], ['A', 5], ['B', 6]], columns=['group', 'value'])

idxs = df.reset_index().groupby('group').index.idxmin()
result = df.loc[idxs]

print(result)

输出

  group  value
0     A      7
2     B      6

【讨论】：