我的数据如下所示
data = [['29/10/18', 'EDF', 'Online', 400, 500, 300],
['29/10/18', 'EDF', 'Standard', 200, 100, 300],
['29/10/18', 'NPower', 'Saver', 600, 500, 700],
['30/10/18', 'British Gas', 'Fixed Tariff', 300, 500, 600]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['date', 'Supplier', 'Product', 'Eastern Price', 'Southern Price', 'South West Price'])
print(df)
我正在寻找最便宜的价格每天按地区。
因此输出应如下所示
Date Region MinPrice
有人能帮忙吗？
到目前为止，这是我所拥有的，但我希望每个地区都有它（在我的数据集中大约有15个），并且只是按日期设置，而不是按我的数据集中的每个条目设置
df.groupby(['date'])['date','Eastern Price'].transform('min')
IIUC需要melt，然后是groupby，以便轻松地找到我们可以使用filter的所有区域列
df1 = pd.melt(
df,
id_vars=["date"],
value_vars=df.filter(like="Price"), # this finds the region columns.
var_name="region",
value_name="amount",
).groupby(["date", "region"]).agg(minPrice=('amount','min'))
print(df1)
minPrice
date region
2018-10-29 Eastern Price 200
South West Price 300
Southern Price 100
2018-10-30 Eastern Price 300
South West Price 600
Southern Price 500
我们可以使用min执行stack
df.set_index(['date', 'Supplier', 'Product']).stack().min(level=[0,3])
date
29/10/18 Eastern Price 200
Southern Price 100
South West Price 300
30/10/18 Eastern Price 300
Southern Price 500
South West Price 600
dtype: int64
