Python 使用groupby后如何获取数据框中的最小索引

发布于05月13日

如果create_date字段不对应于from_date和to_date之间的期间，我只想使用group by'indicator'提取大型索引记录，并对应于from_date和end_date之间的期间.

from_date = '2022-01-01'
to_date = '2022-04-10'

   indicator    create_date
0      A         2022-01-03
1      B         2021-12-30
2      B         2021-07-11
3      C         2021-02-10
4      C         2021-09-08
5      C         2021-07-24
6      C         2021-01-30

以下是我想要的结果:

   indicator   create_date
0      A         2022-01-03
2      B         2021-07-11
6      C         2021-01-30

我一直在寻找解决方案，但我只找到了一种方法"如何获得最小值的索引"，我找不到一种方法来比较索引数.

推荐答案

您可以为每indicator个由DataFrameGroupBy.idxmax创建的最大索引值创建帮助器列，最后一个由DataFrame.loc Select 行:

df2 = df.loc[df.assign(tmp=df.index).groupby('indicator')['tmp'].idxmax()]
print (df2)
  indicator create_date
0         A  2022-01-03
2         B  2021-07-11
6         C  2021-01-30

编辑:如果需要，请仅根据from_date, to_date之间的不匹配值查看LCT最大索引，使用boolean indexing和join by concat:

from_date = '2022-01-01'
to_date = '2022-04-10'

df['create_date'] = pd.to_datetime(df['create_date'])

m = df['create_date'].between(from_date, to_date)

df2 = df.loc[df.assign(tmp=df.index)[~m].groupby('indicator')['tmp'].idxmax()]
print (df2)
  indicator create_date
2         B  2021-07-11
6         C  2021-01-30

df = pd.concat([df[m], df2])
print (df)
  indicator create_date
0         A  2022-01-03
2         B  2021-07-11
6         C  2021-01-30