python - 在熊猫 groupby 中返回第一个日期

Question

我尝试创建一个显示给定组的最小（最低）数据的新功能。

我的数据如下所示：

动物ID	cycle_nr	饲料日期	开始日期周期
1	一个	2021-02-06	2020-09-20
1	一个	2021-02-10	2020-09-20
1	乙	2021-02-14	2020-09-20
2	一个	2021-02-20	2020-09-30
2	一个	2021-02-21	2020-09-30

对于每个animal_idand cycle_nr，我想返回第一个feed_date。

我想要的 df 看起来像这样

动物ID	cycle_nr	饲料日期	开始日期周期	first_feed_date
1	一个	2021-02-06	2020-09-20	2021-02-06
1	一个	2021-02-10	2020-09-20	2021-02-06
1	乙	2021-02-14	2020-09-20	2021-02-14
2	一个	2021-02-20	2020-09-30	2021-02-20
2	一个	2021-02-21	2020-09-30	2021-02-20

我尝试了多种方法，但这些选项都没有返回正确的值：

df['first_feed_date'] = df.groupby(['animal_id', 'cycle_nr']).agg({'feed_date' : np.min})
df['first_feed_date'] = df.loc[df.groupby(['animal_id', 'cycle_nr'])['feed_date'].idxmin()]
df['first_feed_date']= df.groupby(["animal_id", "cycle_nr"])["feed_date"].transform(min)
df['first_feed_date'] = df.groupby(["animal_id", "cycle_nr"])["feed_date"](['first'])

谁能帮帮我？

标签： pythonpandaspandas-groupby

Answer 1

尝试：

首先将 'feed_date' 和 'start_date_cycle' 列转换为日期时间：

df['feed_date']=pd.to_datetime(df['feed_date'])
df['start_date_cycle']=pd.to_datetime(df['start_date_cycle'])

最后使用groupby()and transform()：

df['first_feed_date']=df.groupby(["animal_id", "cycle_nr"])['feed_date'].transform('first')

输出df：

  animal_id     cycle_nr        feed_date   start_date_cycle    first_feed_date
0   1           A               2021-02-06  2020-09-20          2021-02-06
1   1           A               2021-02-10  2020-09-20          2021-02-06
2   1           B               2021-02-14  2020-09-20          2021-02-14
3   2           A               2021-02-20  2020-09-30          2021-02-20
4   2           A               2021-02-21  2020-09-30          2021-02-20