python - Pandas Dataframe - 根据两列找到具有最小值但大于 0 的行

Question

我有一个包含 3 列的数据框:x、y、时间。有几千行。

我想做的是用最短时间检索行，但我希望最短时间不应该为 0。

例如

x     y    time
240   1    28.5
240   2    19.3
240   240     0
240   19    9.7

到目前为止，我已经尝试了以下内容:

df.loc[df['time'] > 0].min()
# this gives me a series and I want a row
# x    225.000000
# y      0.000000
# time   1.066606

df['time'].drop_duplicates().nsmallest(1)
# 225    0.0

我也尝试过用 groupby 做一些事情

df.loc[df.groupby('id_x', sort=False)['time'].idxmin()]

我知道在设置这个子集时遇到问题，因为我通常会得到一个系列。

Answer 1

试试这个:

In [69]: df.loc[df.time>0, 'time'].idxmin()
Out[69]: 3

或

In [72]: df.loc[[df.loc[df.time>0, 'time'].idxmin()]]
Out[72]:
     x   y  time
3  240  19   9.7