通过比较两列,使用groupby()查找最小值

wkftcu5l  于 2022-10-23  发布在  其他
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我试图通过比较两列(每列包含一个持续时间),使用groupby()找到一个最小值

样本数据:

Ambulance_ID    Centroid_ID  Hospital_ID   Regular_Ambu_TT     MSU_TT
37                 1               6         1,871884861      0,459994444
39                 2               13        1,599971112      0,372125
6                  3               6         1,307165278      0,080163889
42                 4               12        1,411554445      0,285008333
37                 5               14        1,968138334      0,424172222

示例代码:(仅适用于1列)

Test_TT = pd.DataFrame()
Test_TT = df_A2C_TT_temp.loc[df_A2C_TT_temp.groupby('Centroid_ID').Regular_Ambu_TT.idxmin()]

我想通过比较Regular_Ambu_TTMSU_TT来将数据按groupby('Centroid_ID')分组,以获得最小值

3pmvbmvn

3pmvbmvn1#

这里有一种方法
1.获取每列的最小值
1.每行获得一分钟,以获得最终的最小值。

df_mins = pd.DataFrame()
df_mins[['Centroid_ID', 'min_Regular_Ambu_TT']] = df_A2C_TT_temp.groupby('Centroid_ID')['Regular_Ambu_TT'].min().reset_index()
df_mins[['Centroid_ID', 'min_MSU_TT']] = df_A2C_TT_temp.groupby('Centroid_ID')['MSU_TT'].min().reset_index()
df_mins['min_per_group'] = df_mins[['min_Regular_Ambu_TT','min_MSU_TT']].min(axis=1)
df_mins

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