获取数据框中每个数据的最小值答案

【问题标题】：Get the minimum for each data in the data frame获取数据框中每个数据的最小值
【发布时间】：2021-08-30 14:55:42
【问题描述】：

我有这个数据框：

data = {name:  ['a', 'a','b', 'c', 'd', 'b', 'b', 'a', 'c'],
    number: [32, 25, 9 , 43,8, 5, 11, 21, 0]
    }

我想为每个 name 获取 min number，其中该名称的 number 列中的数据不为 0。对于我的例子，我想要这个结果：

data = {'col1':  ['a', 'b', 'c', 'd'],
    'col2': [21, 5, 43, 8]
    }

我不想要重复的名字。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe min pandas-loc

【解决方案1】：

IIUC，你可以试试：

df = df.mask(df.number.eq(0)).dropna().groupby('name', as_index = False).min()

输出：

  name  number
0    a    21.0
1    b     5.0
2    c    43.0
3    d     8.0

【讨论】：

【解决方案2】：

试试sort_values + drop_duplicates

out = df.loc[df.number!=0].sort_values('number').drop_duplicates('name')
Out[24]: 
  name  number
5    b       5
4    d       8
7    a      21
3    c      43

【讨论】：

【解决方案3】：

试试：

df  = df.query('number != 0')
df.loc[df.groupby('name')['number'].idxmin().tolist()]

输出：

  name  number
7    a      21
5    b       5
3    c      43
4    d       8

【讨论】：

【解决方案4】：

用 groupby 替换：

df.replace({"number":{0:np.nan}}).groupby("name",as_index=False)['number'].min()

  name  number
0    a    21.0
1    b     5.0
2    c    43.0
3    d     8.0

如果您想使用astype，请将其转换回 int

【讨论】：