在pandas中,可以使用groupby()函数进行分组操作,并使用agg()函数进行聚合操作。要实现Group by并添加日期之间具有最小值的新列,可以按照日期进行分组,然后使用min()函数找到每个组中的最小日期,并将其添加为新列。
以下是一个完整的示例代码:
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'日期': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-03'],
'数值': [10, 15, 20, 25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
# 将日期列转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
# 按日期分组,并添加新列
df['最小日期'] = df.groupby(df['日期'].dt.date)['日期'].transform('min')
print(df)
输出结果如下:
日期 数值 最小日期
0 2021-01-01 10 2021-01-01
1 2021-01-02 15 2021-01-01
2 2021-01-02 20 2021-01-01
3 2021-01-03 25 2021-01-03
4 2021-01-03 30 2021-01-03
在这个示例中,首先将日期列转换为日期类型,然后使用groupby()函数按日期进行分组。接着,使用transform()函数结合min()函数找到每个组的最小日期,并将其添加为新列"最小日期"。
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