使用Pandas查找分组行的最小值
使用Pandas查找分组行的最小值
提问于 2017-01-04 03:30:52
这可能是一个微不足道的问题，但我仍然在努力弄清楚pandas/numpy。
因此，假设我有一个具有以下结构的表：
group_id | col1 | col2 | col3 | "A" | "B"
x | 1 | 2 | 3 | NaN | 1
x | 3 | 2 | 3 | 1 | 1
x | 4 | 2 | 3 | 2 | 1
y | 1 | 2 | 3 | NaN | 3
y | 3 | 2 | 3 | 3 | 3
z | 3 | 2 | 3 | 10 | 2
z | 2 | 2 | 3 | 6 | 2
z | 4 | 2 | 3 | 4 | 2
z | 4 | 2 | 3 | 2 | 2请注意，有一个对每行中的元素进行分组的group_id。因此，在开始时，我有列group_id和col1-col3的值。
然后，对于每一行，如果col1、col2或col3的值为1，则"A“为NaN，否则该值基于公式(与此处无关，因此我将一些数字放在适当的位置)。
为此，我知道如何使用：
df["A"] = np.where(((df['col1'] == 1)|(df['col2']== 1) | (df['col3']) == 1))), NaN, value)但是对于"B“列，我需要用来自A列的特定组的最小值来填充它。
因此，例如，对于具有组X的所有行，"B“等于" 1”，因为列A中所有组"x“行的最小值等于1。
类似地，对于组"y“中的行，最小值是3，对于组"z”，最小值是2。这让我更加困惑，因为特定组的行数可能会有不同的大小。
如果它们都是相同的大小，我可以说用预先设置的范围内的最小值填充它。
我希望这是有意义的；如果我应该提供一个更清楚的例子或澄清任何事情，请让我知道！
Stack Overflow用户
发布于 2017-01-04 03:52:12
如果['col1', 'col2', 'col3']
- see等于
== 1
- see，则只关注
1，如果有eq(1)等于1，则使用axis=1loc进行分配
anyone = df[['col1', 'col2', 'col3']].eq(1).any(1)
df.loc[anyone, 'A'] = np.nannumpy等价物
anyone = (df[['col1', 'col2', 'col3']].values == 1).any(1)
df.A = np.where(anyone, np.nan, df.A)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/41450963
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