我正在尝试基于两列过滤熊猫数据框，以便对于第一列中的每个值只保留那些行，其中第二列是最小的。我知道这样听起来很混乱，所以这里有个例子：
> df = pd.DataFrame([{'a':'anno1', 'ppm':1},{'a':'anno1', 'ppm':2},{'a':'anno2', 'ppm':2},{'a':'anno2', 'ppm':2}])
> df
a ppm
0 anno1 1
1 anno1 2
2 anno2 2
3 anno2 2
我想要行0,2和3，因为对于anno1，最小值ppm是1，对于anno2最小值ppm是2（保持两行！）。所以我从一个开始groupby：
> grouped_series = df.groupby(['a']).ppm.min()
> grouped_series
a
anno1 1
anno2 2
现在，我将每个值都a设为最小值ppm。但是，如何使用该系列过滤原始数据帧？还是有更简单的方法来做到这一点？我尝试了以下几种变化：
new_df = df.loc[ df.loc[:,'ppm']==grouped_series.loc[df.loc[:,'a']] , :]
但这给了我一个 ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects
使用GroupBy.transform最少值Series大小相同的像df，所以比较好的工作，也为筛选boolean indexing在loc没有必要的：
new_df = df[df['ppm'] == df.groupby('a').ppm.transform('min')]
print (new_df)
a ppm
0 anno1 1
2 anno2 2
3 anno2 2
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