Mantiene altre colonne quando si utilizza min() con groupby

Question

Sto utilizzando groupby su un dataframe panda per eliminare tutte le righe che non hanno il minimo di una colonna specifica. Qualcosa del genere:

df1 = df.groupby("item", as_index=False)["diff"].min() 

Tuttavia, se ho più di quelle due colonne, le altre colonne vengono rilasciate. Posso mantenere quelle colonne usando groupby, o dovrò trovare un modo diverso di eliminare le righe?

miei dati assomiglia:

item diff otherstuff 
    0 1  2   1 
    1 1  1   2 
    2 1  3   7 
    3 2  -1   0 
    4 2  1   3 
    5 2  4   9 
    6 2  -6   2 
    7 3  0   0 
    8 3  2   9 

e dovrebbe finire come:

item diff otherstuff 
    0 1  1   2 
    1 2  -6   2 
    2 3  0   0 

ma quello che sto ricevendo è:

item diff 
    0 1  1   
    1 2  -6   
    2 3  0   

ho cercato attraverso la documentazione e non riesce a trovare nulla. Ho provato:

df1 = df.groupby(["item", "otherstuff"], as_index=false)["diff"].min() 

df1 = df.groupby("item", as_index=false)["diff"].min()["otherstuff"] 

df1 = df.groupby("item", as_index=false)["otherstuff", "diff"].min() 

Ma nessuno di questi lavori (realizzato con l'ultimo che la sintassi è destinata all'aggregazione dopo la creazione di un gruppo).

Answer 1

Metodo # 1: utilizzare idxmin() per ottenere i indici degli elementi di minimo diff, e di scegliere quali:

>>> df.loc[df.groupby("item")["diff"].idxmin()] 
    item diff otherstuff 
1  1  1   2 
6  2 -6   2 
7  3  0   0 

[3 rows x 3 columns] 

Metodo # 2: ordina per diff, e poi prendere il primo elemento ciascun gruppo item:

>>> df.sort("diff").groupby("item", as_index=False).first() 
    item diff otherstuff 
0  1  1   2 
1  2 -6   2 
2  3  0   0 

[3 rows x 3 columns] 

noti che gli indici risultanti sono differenti anche se il contenuto riga è la stessa.