根据组标准熊猫删除组中的值

Question

我有一个由以下生成的数据的数据框：

df2 = df.groupby(['City','Address','date_time'])['house_price'].mean().pct_change()

City              Address                                      Date          Pct Ch

Washington, D.C.  111 S Street Appletown                       2018-08-03    0.298077

                                                               2018-08-11    0.000000

                                                               2018-08-17    0.000000

                                                               2018-09-07    0.000000

                                                               2018-09-17    0.000000

                                                               2018-09-20    0.000000

                  222 S Street Appletown                       2018-08-07    0.125926

                                                               2018-08-11    0.000000

                                                               2018-08-17    0.000000

                                                               2018-09-07    0.000000

                                                               2018-09-17    0.000000

                                                               2018-09-20    0.000000

我想删除每个组中的最短日期（111 S Street Appletown 为 2018-08-03；222 S Street 为 2018-08-07）。

我试过了

df2 = df.groupby(['City','Address','date_time'])['house_price'].mean().pct_change().filter(lambda x: x['date_time']> x['date_time'].min())

但这会引发错误。有没有好的方法可以做到这一点？

Answer 1

您可以尝试（假设日期已排序）df.groupby(level=[0,1]).apply(lambda x : x.iloc[1:,:])