使用标准在 python pandas 中进行内部连接

Question

我试图在 python/pandas 中复制在 SQL 中相当简单的内容，但我卡住了。

我想取一个三列的数据框：

dataframe1

    Org Des Score
0   A   B   10
1   A   B   11
2   A   B   15
3   A   C   4
4   A   C   4.5
5   A   C   6
6   A   D   100
7   A   D   110
8   A   D   130

并为每个 Org-Des 组合过滤掉所有大于最小值 * 1.2 的分数值。

所以输出表是：

output_dataframe

    Org Des Score
0   A   B   10
1   A   B   11
3   A   C   4
4   A   C   4.5
6   A   D   100
7   A   D   110

对于第一个 Org-Des 组合 AB，最小分数为 10 且 (1.2 * min) = 12。因此第 0 行和第 1 行将被保留，因为分数 10 和 11 小于 12。第 3 行将被删除，因为大于 12。

对于 A-C，最小分数为 4 且 (1.2 * min) = 5。因此第 3 行和第 4 行被保留，因为它们

我的方法

我想我会使用以下方法：

1. 使用 groupby 函数通过 Org-Des 对创建具有 mins 的数据框：

   dataframe2 = pd.DataFrame(dataframe1.groupby(['Org','Des'])['Score'].min())
   

2. 然后在 dataframe1 和 dataframe2 之间进行内部连接（或合并？），标准是每个 Org-Des 对类型的 Score

但是由于两个原因，我无法让它工作，1) dataframe2 最终成为一个时髦的形状，我需要弄清楚如何加入或与 dataframe1 合并，或者先转换然后加入/合并2）我不知道如何将标准设置为加入/合并的一部分。

这是正确的方法还是有更 Pythonic 的方法来实现相同的目标？

编辑以反映@Psidom 答案：

我尝试了您建议的代码，但它给了我一个错误，这是完整的代码和输出：

In: import pandas as pd 
    import numpy as np 

In: df1 = pd.DataFrame({'Org': ['A','A','A','A','A','A','A','A','A'],
                        'Des': ['B','B','B','C','C','C','D','D','D'],
                        'Score': ['10','11','15','4','4.5','6','100','110','130'], })

Out:    Org Des Score
    0   A   B   10
    1   A   B   11
    2   A   B   15
    3   A   C   4
    4   A   C   4.5
    5   A   C   6
    6   A   D   100
    7   A   D   110
    8   A   D   130

In: df2 = pd.DataFrame(df1.groupby(['Org','Des'])['Score'].min())
    df2

Out:        Score
    Org Des 
    A   B   10
        C   4
        D   100

In: df1 = pd.merge(df1, df2.groupby(['Org', 'Des']).min()*1.2, left_on = ['Org', 'Des'], right_index=True)
    df.loc[df1.Score_x < df1.Score_y, :]

Out: KeyError: 'Org' #It's a big error but this seems to be the relevant part.  Let me know if it would be useful to past the whole error.  

我怀疑我可能把 df1、df2 和 df 搞混了？我从原始答案帖子更改以匹配代码。

Answer 1

您可以这样设置加入条件。对于原始数据框，将连接列设置为['Org', 'Des']，对于聚合数据框，分组列成为索引，因此您需要将right_index 设置为true，然后它应该可以按预期工作：

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'Org': ['A','A','A','A','A','A','A','A','A'],
                    'Des': ['B','B','B','C','C','C','D','D','D'],
                    'Score': [10,11,15,4,4.5,6,100,110,130]})
df2 = pd.DataFrame(df1.groupby(['Org','Des'])['Score'].min())

df3 = pd.merge(df1, df2, left_on = ['Org', 'Des'], right_index=True)
df1.loc[df3.Score_x < df3.Score_y * 1.2, ]

#  Org  Des Score
#0  A   B   10.0
#1  A   B   11.0
#3  A   C   4.0
#4  A   C   4.5
#6  A   D   100.0
#7  A   D   110.0

Answer 2

我是这样做的：

df[df.groupby(['Org', 'Des']).Score.apply(lambda x: x < x.min() * 1.2)]