PANDASグループ化

Question

を適用して、私は、例えば次のような構造でPANDASのデータフレームを持っている：GROUPBYは/データフレームに操作を適用した後、どこ所望の出力

id,sex,age,rank,skill 
1,M,9,1,A 
1,M,8,2,G 
1,M,10,3,F 
2,F,10,3,M 
2,F,8,4,W 
2,F,6,4,O 
3,M,5,1,Q 
3,M,4,3,N 
3,M,9,4,Y 

です：

id,sex,age,rank,skill 
1,M,8,1,A 
2,F,6,3,M 
3,M,4,1,Q 

言い換えれば、idフィールド、性別フィールドが変化しないこと、年齢値のmin（）、階級値のmin（）、min（）の現在のスキル値ランク値。

私は、dict内のgroupbyに複数のagg関数を渡すことができますが、定数の値を扱う方法やグループの別のフィールドの関数の結果に依存する方法はわかりません。

Answer 1

はプットを期待、それはrankのminですが、あなたの説明で、あなたはそれがあなたに私の答えのベースは温首相のために出力

df.groupby(['id','sex'],as_index=False).agg({'age':'min','rank':'min'}).\ 
merge(df.drop('age',1),on=['id','sex','rank'],how='left') 

Out[931]: 
    id sex age rank skill 
0 1 M 8  1  A 
1 2 F 6  3  M 
2 3 M 4  1  Q 

Answer 2

定数値を持つ列の場合は、first、lastなどのいくつかのオプションがあります。最高（またはあなたの例では最小）のランク値に対応するスキル値については、idxminを使用する必要があります。 idxminを動作させるには、スキルをインデックスにする必要があります。最初のステップでインデックスとして設定します。あなたに

df.set_index('skill').groupby('id').agg({'sex': 'first', 
             'age': 'min', 
             'rank': ['min', 'idxmin']}) 
Out: 
    sex age rank  
    first min min idxmin 
id      
1  M 8 1  A 
2  F 6 3  M 
3  M 4 1  Q 

Answer 3

+1を期待max

で言及。

鉱山は、さらにいくつかのステップがありますが、あなたがフォローしていない場合、それはおそらく読みやすい同じ考えだと：

func = {'sex': 'min', 'age': 'min', 'rank': 'min'} 

df_agg = df.groupby('id').agg(func) 
df_agg = df_agg.reset_index() 

df = df.drop('age', 1) 
df = pd.merge(df_agg, df, on = ['id', 'sex', 'rank']) 

は、各列に適用する集計を設定します。その後、aggを使用してidでグループ化します。この時点でインデックスをリセットする必要があります。そうしないと、IDがインデックスとして扱われるため、次のステップでマージを実行することはできません。

dfには元のデータフレームがまだ保存されています。 df_aggに保存されている、最小化された年齢だけが必要なので、dfから年を削除します。一致すると予想される列（ID、性別、ランク）でマージを実行します。あなたは乗り物に沿って正しいスキルを引き出すためにランクに合併しています。