我正在按A列对数据集进行分组，然后想在B列中取最小值，在C列中取相应的值。
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B':[ 2, 4], 'C':[10, 4]})
data
A B C
0 1 4 3
1 1 5 4
2 1 2 10
3 2 7 2
4 2 4 4
5 2 6 6
我想得到：
A B C
0 1 2 10
1 2 4 4
目前，我将按A分组，并创建一个值，该值指示我将保留在数据集中的行：
a = data.groupby('A').min()
a['A'] = a.index
to_keep = [str(x[0]) + str(x[1]) for x in a[['A', 'B']].values]
data['id'] = data['A'].astype(str) + data['B'].astype('str')
data[data['id'].isin(to_keep)]
我敢肯定，这样做有更直接的方法。我在这里看到了许多使用多重索引的答案，但是我想在不向数据框添加多重索引的情况下做到这一点。感谢您的帮助。
我觉得您在想这个。只需使用groupby和idxmin：
df.loc[df.groupby('A').B.idxmin()]
A B C
2 1 2 10
4 2 4 4
df.loc[df.groupby('A').B.idxmin()].reset_index(drop=True)
A B C
0 1 2 10
1 2 4 4
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