如何在 pandas 数据框选择最小值也保存我的字符串数据
How to choose min value at pandas dataframe also save my string data
我有一个pandas数据框，列是字符串和值，如果我使用'groupby'，我会丢失我的数据，如何编写我的代码来保存我的数据？
print(df)
tconst title bool id pair
t01 Blow True 1 1
t02 Blow False 1 4
t03 Fast TRUE 2 2
t04 Fast FALSE 2 2
t05 Storm True 3 9
如果遇到相同的 'id' ，我想在 'pair'(ex:id=1) 处选择最小值，如果遇到相同的 'id' 但 'pair' 值为同样，我想保存所有这些（例如：id=2）。
out:
tconst title bool id pair
t01 Blow True 1 1
t03 Fast TRUE 2 2
t04 Fast FALSE 2 2
t05 Storm True 3 9
使用 groupby、transform 和 min 来查找一组中的最低值，然后创建一个布尔系列来进行布尔索引：
df[df['pair'] == df.groupby('id')['pair'].transform('min')]
输出：
tconst title bool id pair
0 t01 Blow True 1 1
2 t03 Fast True 2 2
3 t04 Fast False 2 2
4 t05 Storm True 3 9
我有一个pandas数据框，列是字符串和值，如果我使用'groupby'，我会丢失我的数据，如何编写我的代码来保存我的数据？
print(df)
tconst title bool id pair
t01 Blow True 1 1
t02 Blow False 1 4
t03 Fast TRUE 2 2
t04 Fast FALSE 2 2
t05 Storm True 3 9
如果遇到相同的 'id' ，我想在 'pair'(ex:id=1) 处选择最小值，如果遇到相同的 'id' 但 'pair' 值为同样，我想保存所有这些（例如：id=2）。
out:
tconst title bool id pair
t01 Blow True 1 1
t03 Fast TRUE 2 2
t04 Fast FALSE 2 2
t05 Storm True 3 9
使用 groupby、transform 和 min 来查找一组中的最低值，然后创建一个布尔系列来进行布尔索引：
df[df['pair'] == df.groupby('id')['pair'].transform('min')]
输出：
tconst title bool id pair
0 t01 Blow True 1 1
2 t03 Fast True 2 2
3 t04 Fast False 2 2
4 t05 Storm True 3 9