过滤成组的pandas数据帧，保留列中值最小的所有行

，可以使用pandas库中的groupby和apply方法来实现。

首先，使用groupby方法按照需要进行分组，指定要进行分组的列名。然后，使用apply方法结合lambda函数来筛选出每个组中值最小的行。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Value': [10, 5, 8, 3, 12, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby和apply方法进行筛选
filtered_df = df.groupby('Group').apply(lambda x: x[x['Value'] == x['Value'].min()])

print(filtered_df)

输出结果为：

  Group  Value
1     A      5
3     B      3
5     C      7

在这个示例中，我们首先按照'Group'列进行分组，然后使用lambda函数筛选出每个组中'Value'列的最小值所在的行。最后，将筛选结果存储在filtered_df中并打印出来。

这种方法适用于需要按照某个列进行分组，并保留该列中值最小的所有行的情况。在实际应用中，可以根据具体需求进行修改和扩展。

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