python – 使用pandas groupby获取与最小值对应的行

我有一个表需要按条件分组：

R_num ORG name level
13    Dm   Ad   17
13    Dm   Af   16

当我使用它给我13 Dm Ad 16,这就像被操纵的数据.

df1=df.reset_index().groupby(['R_num','ORG']).agg({'name':'first','level':['min']})

我想要的结果是13 Dm Af 16,我知道’name’可能有问题：’first’但我该怎么办呢？

谢谢

解决方法:

IIUC,你应该使用groupby和idxmin：

# df.loc[df.groupby(['R_num','ORG'])['level'].agg('idxmin')]
df.loc[df.groupby(['R_num','ORG'])['level'].idxmin()]

   R_num ORG name  level
1     13  Dm   Af     16