python - 如何寻址列的最小值的行

Question

这是用于创建 df 的代码:

team = np.array(['Ferrari', 'Ferrari', 'Ferrari', 'Ferrari', 'Ferrari', 'Ferrari', 'Ferrari', 'Ferrari'])
year = np.array([2019, 2019, 2019, 2020, 2020, 2020, 2020, 2020])
roundn = np.array([4, 5, 6, 1, 2, 3, 4, 5])
points = np.array([6, 10, 14, 20, 40, 60, 80, 100])

df = pd.DataFrame(team, columns=["team"])
df['year'] = year
df['roundn'] = roundn
df['points'] = points

df = df.groupby(["team", 'year']).apply(display)

enter image description here
因此，对于每个组，我想添加一个新列，该列的 roundn 列的最小值为 1，否则为 0。
我试过这样的事情，但它不起作用:

df['new_col'] = np.where(np.argmin(df['roundn']), 1, 0)

你有什么想法如何使它工作吗？
先感谢您。

Answer 1

这会产生一个新的 DataFrame :

df.loc[df.groupby(['team', 'year'])['roundn'].idxmin(), 'new_col'] = 1
df['new_col'].fillna(0, inplace=True)

或者，您也可以为每个组添加一个新列，稍后与 pd.concat 结合使用。

groups = []
for n, g in df.groupby(['team', 'year']):
    g['new_col'] = np.where(g.roundn.min()==g.roundn, 1, 0)
    groups.append(g)

pd.concat(groups)