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使用pandas groupby获取与最小值对应的行

使用pandas的groupby函数可以根据指定的列对数据进行分组，并对每个分组进行聚合操作。要获取与最小值对应的行，可以按照以下步骤进行操作：

  1. 导入pandas库并读取数据：
代码语言：txt
复制
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
  1. 使用groupby函数按照指定的列进行分组，并使用min函数获取每个分组的最小值：
代码语言：txt
复制
# 按照指定列进行分组，并获取最小值
min_values = data.groupby('column_name')['value_column'].min()

其中，'column_name'是要进行分组的列名，'value_column'是要获取最小值的列名。

  1. 使用merge函数将原始数据与最小值对应的行进行合并：
代码语言：txt
复制
# 将原始数据与最小值对应的行进行合并
result = pd.merge(data, min_values, on=['column_name', 'value_column'], how='inner')

其中，'column_name'和'value_column'是分组和获取最小值时使用的列名。

  1. 最后，可以通过打印result来查看与最小值对应的行。
代码语言：txt
复制
print(result)

这样就可以使用pandas的groupby函数获取与最小值对应的行了。

关于pandas的groupby函数的更多详细信息，可以参考腾讯云的产品介绍链接地址：pandas groupby函数介绍

相关搜索:Pandas获取行对应Pandas在groupby之后获取所有行的最小值和最大值获取与字典中的最小值对应的键Groupby最大值并返回pandas dataframe中对应的行无法使用python中的pandas根据记录的最小值获取groupby记录在pandas中使用groupby保留行仅获取Pandas groupby中的组的匹配行Pandas中嵌套行的GroupbyPandas groupby使用选择行中的时间窗口Pandas idxmax()获取行中最大值对应的列名获取‘GroupBy’的Pandas模式列从pandas dataframe中提取与月-日列表对应的行将Pandas groupby与合计列和合计行一起使用Pandas groupby获取多列中最大值的行pandas: groupby使用特定的类而不过滤行熊猫找到与绝对最小值相对应的值pandas中的Groupby返回的行太多无法使用Pandas获取DataFrame列的最小值是否将Python Pandas Groupby()行与另一个Groupby()值相加？获取Pandas中groupby操作的大小
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