如果满足条件，如何将 pandas 数据框中的值设置为组的最小值

Question

这是一些示例数据：

lst = [['PF2', 'E1', -500, -127, 199971, 200164, True, True], 
       ['PR2', 'E1', -500, -167, 199655, 200124, True, True],
       ['PF2', 'E1', -500, -167, 199645, 200124, False, True],
       ['PF2', 'E1', -400, -127, 199971, 200564, True, True], 
       ['PR2', 'E1', -400, -167, 199155, 200324, True, True]]

df = pd.DataFrame(lst, columns=["Name", "Part", "Rel_s", 
                                        "Rel_e", "Abs_s", "Abs_e",
                                        "Quality_Start", "Quality_End"])

我想修改此数据框，以将

Abs_s

和

Part

的每个组合的

Rel_s

的值更改为最小值（对于

Abs_e

与

Part

和

Rel_e

的组合也是如此） 具有最大的值）。这部分与此代码配合良好：

df['Abs_s'] = df.groupby(["Part", "Rel_s"])['Abs_s'].transform('min')

df['Abs_e'] = df.groupby(["Part", "Rel_e"])['Abs_e'].transform('max')

我喜欢这个解决方案，因为它看起来简单且易于理解；但是，我还想考虑质量值，以便在

Quality_Start

（或

Quality_End

）为

True

时取最小值（或最大值）。因此，在本例中，对于

E1

、

-500

，正确的

Abs_s

值应该是

199655

而不是

199645

。

我可以添加这些条件吗？我还能如何进行这种转变？

Answer 1

用途：

df['Abs_s'] = df.assign(Abs_s=df['Abs_s'].where(df['Quality_Start'])).groupby(["Part", "Rel_s"])['Abs_s'].transform('min')

df['Abs_e'] = df.assign(Abs_e=df['Abs_e'].where(df['Quality_End'])).groupby(["Part", "Rel_e"])['Abs_e'].transform('max')