应用基于条件的大熊猫GROUPBY列变化

道歉，如果我忽视的是，在别处解决类似的问题。这些都是我看着问这个问题之前的帖子：

根据病情熊猫数据帧GROUPBY

大熊猫GROUPBY顶替根据病情

蟒通过基于条件数据帧大熊猫组

问题：

给定一个数据帧

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'a': [1,2,2,3,3,4,5,5,6,6],
    'b': np.random.rand(10),
    'c': 10*[0],
})

有一列a保存的身份，并且列b有随机值，我要标注栏中将值c。

如果是只有一个入口a，没有变化应适用。

如果有两个条目a我想重新标记的条目c在它b是最小的：

    a   b           c
0   1   0.472015    0  # <-- only one entry for a => nothing changes
1   2   0.553018    2  # <-- b is minimal => c gets value 2
2   2   0.770302    0
3   3   0.992023    0
4   3   0.119448    2  # <-- b is minimal => c gets value 2

做法：

结合groupby，agg和.loc

g = df.groupby('a').agg({'b': [np.argmin, np.argmax]})
df.loc[g[g[('b', 'argmin')] != g[('b', 'argmax')]][('b', 'argmin')], 'c' ] = 2

此作品，但似乎很迂回。

题

有一个不太笨拙的方式去吗？

谢谢

帮助感激！

编辑：

组有一个或两个成员。如果两者都具有相同的b价值，没有什么应该发生。

df = pd.DataFrame({
    'a': [1,2,2,3,3,4,5,5,6,6],
    'b': [1,1,2,1,2,1,1,1,2,1],
    'c': 10*[0],
})

df.loc[df['b'].eq(df.groupby('a')['b'].transform('min')),'c']=2

out:

    a   b   c
0   1   1   2
1   2   1   2
2   2   2   0
3   3   1   2
4   3   2   0
5   4   1   2
6   5   1   2
7   5   1   2
8   6   2   0
9   6   1   2

df.loc[df.index==df.groupby('a')['b'].transform('idxmin'),'c']=2

    a   b   c
0   1   1   2  # <-- a has only one member, so this shouldn't be changed
1   2   1   2
2   2   2   0
3   3   1   2
4   3   2   0
5   4   1   2
6   5   1   2
7   5   1   0
8   6   2   0
9   6   1   2