在GroupBy 時保留其他欄位
在Pandas 資料框中，使用groupby 根據特定列過濾行可能會導致其他列輸出中的列。在執行分組操作（例如查找列的最小值並排除低於閾值的行）時會出現此問題。
要克服此限制並在groupby 期間保留其他列，有幾種方法：
方法1：使用idxmin()
idxmin( ) 傳回給定列中具有最小值的行的索引。透過使用此功能，我們可以選擇特定的行並保留其所有列：
<code class="python">df_filtered = df.loc[df.groupby("item")["diff"].idxmin()]</code>方法2：排序和優先
按列對資料幀進行排序被過濾，然後取每組的第一個元素也會保留其他欄位：
<code class="python">df_filtered = df.sort_values("diff").groupby("item", as_index=False).first()</code>兩種方法產生相同的結果，如下例所示：
<code class="python">df = pd.DataFrame({"item": [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3],
"diff": [2, 1, 3, -1, 1, 4, -6, 0, 2],
"otherstuff": [1, 2, 7, 0, 3, 9, 2, 0, 9]})
# Method 1
df_filtered1 = df.loc[df.groupby("item")["diff"].idxmin()]
# Method 2
df_filtered2 = df.sort_values("diff").groupby("item", as_index=False).first()
print(df_filtered1)
print(df_filtered2)</code>輸出:
item diff otherstuff 1 1 1 2 6 2 -6 2 7 3 0 0 item diff otherstuff 0 1 1 2 1 2 -6 2 2 3 0 0
以上是在 Pandas 中使用 GroupBy 時如何保留其他欄位？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
