python - pd.groupby().first() 和 pd.groupby().min() 有何不同？

Question

伙计们，我有一个Dataframe

df= pd.DataFrame({'Point_ID':[1,2,3,1,2,1] , 'Shape_ID': [84,85,86,87,88,89],'LOL':[0,1,0,1,np.nan,np.nan]})

Out[1116]: 
   LOL  Point_ID  Shape_ID
0  0.0         1        84
1  1.0         2        85
2  0.0         3        86
3  1.0         1        87
4  NaN         2        88
5  NaN         1        89

当我这样做的时候:

df.groupby('Point_ID').last()
Out[1114]: 
          LOL  Shape_ID
Point_ID               
1         1.0        89
2         1.0        88
3         0.0        86

在 Shape_ID 上它返回最后一个值，但是在 LOL 上它应该返回 NaN 吗？

通过使用 max，我得到的答案与在排序 Dataframe 时使用 last() 得到的答案相同

df.groupby('Point_ID').max()

Out[1115]: 
          LOL  Shape_ID
Point_ID               
1         1.0        89
2         1.0        88
3         0.0        86

我正在阅读关于函数 first 和 last 的 pandas 文件，找不到答案。有没有人可以帮忙？非常感谢~~:-)

Answer 1

演示:

让我们洗牌你的 DF:

In [339]: df = df.sample(frac=1)

In [340]: df
Out[340]:
   LOL  Point_ID  Shape_ID
4    0         2        88
0    0         1        84
1    0         2        85
3    1         1        87
2    0         3        86
5   -1         1        89

In [341]: df.groupby('Point_ID').min()
Out[341]:
          LOL  Shape_ID
Point_ID
1          -1        84
2           0        85  #  <----
3           0        86

In [342]: df.groupby('Point_ID').first()
Out[342]:
          LOL  Shape_ID
Point_ID
1           0        84
2           0        88  #  <----
3           0        86