Python Pandas - 根据其他列获取列的最小值并对另一列进行分组

Question

我有三列，它们看起来像这样：Symbol    |  Type  |  Date    |  Value----------------------------------------Reliance  |  Buy   | 01/03/20 | 230000Reliance  |  Sell  | 04/03/20 | 980000Reliance  |  Buy   | 17/03/20 |  97000TCS       |  Buy   | 10/03/20 | 120000TCS       |  Buy   | 07/03/20 | 890000TCS       |  Sell  | 05/03/20 | 300000我想选择最小date和组value列和type列。类型栏可以显示买入和卖出（一个交易品种只有两个）。最终结果如下所示：Symbol    |  Type  |  Date    |  Value----------------------------------------Reliance  |  Buy   | 01/03/20 |  327000Reliance  |  Sell  | 04/03/20 |  980000TCS       |  Buy   | 05/03/20 | 1010000TCS       |  Sell  | 05/03/20 |  300000到目前为止，我能够在没有日期列的情况下成功分组。代码如下所示：new_df = the_df.groupby(['symbol_', type_col])[value_col].sum().reset_index()我试着这样做：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]]但它没有按预期工作。实际上第二个喜欢并.transform没有做任何改变。你能告诉我正确的方法吗？

Answer 1

然后

out = df.groupby(['Symbol','Type']).agg({'Date' : 'first' , 'Value' : 'sum'}).reset_index()