Pythonパンダデータフレーム：別の列の一意の値ごとに最大値を見つける
TuoCuggino
たとえば、ID、A、Bの3つの数値列を含む大きなデータフレーム（500kから1M行）があります。
次の画像のようなテーブルを取得するために結果をフィルタリングしたいと思います。ここで、列IDの一意の値ごとに、AとBの最大値と最小値があります。どうすればよいですか？
編集：より明確にするために、以下の画像を更新しました：列から最大または最小を取得するとき、他の列のそれに関連付けられたデータも取得する必要があります
ヨーネ
サンプルデータ（再入力しないと潜在的な回答者が使用できない画像を投稿したため、代わりに簡単な例を作成していることに注意してください）：
df=pd.DataFrame({ 'id':[1,1,1,1,2,2,2,2],
'a':range(8), 'b':range(8,0,-1) })
これの鍵は、読みやすい方法で物事をマージできるように、インデックスを使用idxmaxしてidxminからそれをいじくり回すことです。これが全体の答えです。中間データフレームを調べて、これがどのように機能しているかを確認することをお勧めします。
df_max = df.groupby('id').idxmax()
df_max['type'] = 'max'
df_min = df.groupby('id').idxmin()
df_min['type'] = 'min'
df2 = df_max.append(df_min).set_index('type',append=True).stack().rename('index')
df3 = pd.concat([ df2.reset_index().drop('id',axis=1).set_index('index'),
df.loc[df2.values] ], axis=1 )
df3.set_index(['id','level_2','type']).sort_index()
a b
id level_2 type
1 a max 3 5
min 0 8
b max 0 8
min 3 5
2 a max 7 1
min 4 4
b max 4 4
min 7 1
DF2ルックスがこれを気に入っていることに特に注意してください：
id type
1 max a 3
b 0
2 max a 7
b 4
1 min a 0
b 3
2 min a 4
b 7
最後の列は、インデックスの値が保持dfして得られたものidxmaxとしますidxmin。したがって、基本的に必要なすべての情報はにありdf2ます。残りの部分は、マージしてdf読みやすくするだけです。
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