我有一个数据框：
date value
1/1/2017 -3
1/1/2017 -1
1/1/2017 5
1/2/2017 4
1/2/2017 9
1/2/2017 -1
我想要做的是添加一个额外的列，如果该日期的值最小，则该列is_min将得到1，否则0。
所以结果应该是：
date value is_min
1/1/2017 -3 1
1/1/2017 -1 0
1/1/2017 5 0
1/2/2017 4 0
1/2/2017 9 0
1/2/2017 -1 1
我试过这样的事情
df['is_min']=df['value']==df.groupby('date')['value'].min()
但是，当然，长度df['value']和df.groupby('date')['value'].min()不匹配......
您可以用于DataFrameGroupBy.idxmin在 中查找最小索引group，然后通过isin以下方式测试成员资格：
df['is_min'] = df.index.isin(df.groupby('date')['value'].idxmin()).astype(int)
print (df)
date value is_min
0 1/1/2017 -3 1
1 1/1/2017 -1 0
2 1/1/2017 5 0
3 1/2/2017 4 0
4 1/2/2017 9 0
5 1/2/2017 -1 1
df['is_min'] = 0
df.loc[df.index.isin(df.groupby('date')['value'].idxmin()), 'is_min'] = 1
print (df)
date value is_min
0 1/1/2017 -3 1
1 1/1/2017 -1 0
2 1/1/2017 5 0
3 1/2/2017 4 0
4 1/2/2017 9 0
5 1/2/2017 -1 1
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