这是我正在使用的DF的虚拟示例（“ ETC”代表几列）：
df = pd.DataFrame(data={'PlotCode':['A','A','A','A','B','B','B','C','C'],
'INVYR':[2000,2000,2000,2005,1990,2000,1990,2005,2001],
'ETC':['a','b','c','d','e','f','g','h','i']})
这就是我想要的最终结果：
df1 = pd.DataFrame(data={'PlotCode':['A','A','A','B','B','C'],
'INVYR':[2000,2000,2000,1990,1990,2001],
'ETC':['a','b','c','e','g','i']})
注意：我希望所有行的每个“ PlotCode”具有最小的“ INVYR”值，而不仅仅是一个，否则我假设我可以使用drop_duplicates和sort做些简单的事情。
到目前为止，按照此处的答案，在for循环中生成的追加pandas数据帧，我已经尝试使用以下代码进行此操作：
df1 = []
for i in df['PlotCode'].unique():
j = df[df['PlotCode']==i]
k = j[j['INVYR']==j['INVYR'].min()]
df1.append(k)
df1 = pd.concat(df1)
该代码有效，但速度很慢，我的实际数据包含大约40,000个不同的PlotCode，因此这不是可行的解决方案。有人知道这样做的某种平滑过滤方式吗？我觉得我缺少一些非常简单的东西。
先感谢您！
使用熊猫时，请尽量不要使用for循环，与熊猫的矢量化操作相比，它们的运行速度非常慢。
解决方案1：
使用.groupby（）确定每个绘图代码的最小INVYR ：
min_invyr_per_plotcode = df.groupby('PlotCode', as_index=False)['INVYR'].min()
并使用pd.merge（）在原始df与您刚刚发现的最小值之间进行内部联接：
result_df = pd.merge(
df,
min_invyr_per_plotcode,
how='inner',
on=['PlotCode', 'INVYR'],
)
解决方案2：
同样，确定每组的最小值，但现在将其作为一列添加到数据框。每组的最小值通过使用.groupby（）。transform（）添加到每一行
df['min_per_group'] = (df
.groupby('PlotCode')['INVYR']
.transform('min')
)
现在，过滤您的数据框，其中连续INVYR等于该组的最小值：
df[df['INVYR'] == df['min_per_group']]
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