python - 基于旧的 groupby 创建新的 DataFrame

Question

我发布了this question昨天关于在 df 中创建一个新专栏。现在我很好奇如何制作一个仅包含极端元素的新数据框。例如:

df = pd.DataFrame({'Event':['A','A','A','A', 'A' ,'B','B','B','B','B'],  'Number':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],'Ref':[False,False,False,False,True,False,False,False,True,False]})
df["new"] = df.Number - df.Number[df.groupby('Event')['Ref'].transform('idxmax')].reset_index(drop=True)
print(df)

这给出了表 1 中的 df。现在我很好奇如何创建一个新的 df1，它只是与 new 的最大绝对值相对应的行。输出将是下面的 Output2。我知道我可以利用类似 df1 = df.loc([df['new'].idxmin()) 的东西但这只给出行。我不确定如何循环不同的组以及如何应用 numpy 函数。我知道这是一个单行，但我不太确定如何处理

输出1:

  Event  Number    Ref  new
0     A       1  False   -4
1     A       2  False   -3
2     A       3  False   -2
3     A       4  False   -1
4     A       5   True    0
5     B       6  False   -3
6     B       7  False   -2
7     B       8  False   -1
8     B       9   True    0
9     B      10  False    1

输出2:

  Event  Number    Ref  new
0     A       1  False   -4
1     B       6  False   -3

Answer 1

让我尝试通过合并来回答您的扩展问题

new_df = pd.merge(df.loc[df['new'].abs().groupby(df['Event']).idxmax()],
         df.loc[df['Ref'], ['Event','Number']],
         on='Event',
         suffixes=['','_ref']
        )

输出:

  Event  Number    Ref  new  Number_ref
0     A       1  False   -4           5
1     B       6  False   -3           9