Python Pandas-根据另一列获取一列的最小值，并将另一列分组

我有三列，它们看起来像这样：

Symbol    |  Type  |  Date    |  Value
----------------------------------------
Reliance  |  Buy   | 01/03/20 | 230000
Reliance  |  Sell  | 04/03/20 | 980000
Reliance  |  Buy   | 17/03/20 |  97000
TCS       |  Buy   | 10/03/20 | 120000
TCS       |  Buy   | 07/03/20 | 890000
TCS       |  Sell  | 05/03/20 | 300000

我想选择最小date和组value柱和type柱。Type列可以显示买入和卖出（一个交易品种只有两个）。

最终结果将如下所示：

Symbol    |  Type  |  Date    |  Value
----------------------------------------
Reliance  |  Buy   | 01/03/20 |  327000
Reliance  |  Sell  | 04/03/20 |  980000
TCS       |  Buy   | 05/03/20 | 1010000
TCS       |  Sell  | 05/03/20 |  300000

到目前为止，我可以在没有日期列的情况下成功分组。代码如下：

new_df = the_df.groupby(['symbol_', type_col])[value_col].sum().reset_index()

我试图这样做：

new_df = the_df.groupby(['symbol_', type_col, date_col])[value_col].sum().reset_index()
df_new = new_df[new_df.groupby('symbol_').date_of_initmation_to_company_.transform('min') == new_df[date_col]]

但是它没有按预期工作。实际上，第二个像with .transform并没有做任何更改。您能告诉我正确的方法吗？