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 | 230000

Reliance  |  Sell  | 04/03/20 | 980000

Reliance  |  Buy   | 17/03/20 |  97000

TCS       |  Buy   | 10/03/20 | 120000

TCS       |  Buy   | 07/03/20 | 890000

TCS       |  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 |  327000

Reliance  |  Sell  | 04/03/20 |  980000

TCS       |  Buy   | 05/03/20 | 1010000

TCS       |  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()