基于现有列创建pandas列:按另一列分组的列的条件最小值

在pandas中，可以使用groupby函数对数据进行分组，并使用min函数计算每个分组的最小值。然后，可以使用transform函数将最小值应用到每个分组中的所有行。

下面是一个完整的答案示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'Value': [10, 5, 8, 12, 6, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 基于Group列分组，计算每个分组的最小值
df['MinValue'] = df.groupby('Group')['Value'].transform('min')

print(df)

输出结果：

  Group  Value  MinValue
0     A     10         5
1     A      5         5
2     B      8         6
3     B     12         6
4     B      6         6
5     C      9         9

在这个例子中，我们首先创建了一个包含两列的DataFrame，其中一列是Group列，另一列是Value列。然后，我们使用groupby函数按Group列进行分组，并使用transform函数将每个分组的最小值应用到所有行。最后，我们将计算得到的最小值存储在新创建的MinValue列中。

这个方法适用于许多场景，例如根据某个分类变量计算每个组的统计指标，或者根据某个条件计算每个组的汇总值等。

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