Iterieren durch die Zeilen eines Datenrahmens und Neuzuweisen von Mindestwerten nach Gruppe

Question

Ich arbeite mit einem Datenrahmen, der so aussieht.

id time diff 
0 0 34 nan 
1 0 36 2 
2 1 43 7 
3 1 55 12 
4 1 59 4 
5 2 2 -57 
6 2 10 8 

Was eine effiziente Möglichkeit, die Mindestwerte für die ‚Zeit‘ von id zu finden ist, dann setzen ‚diff‘ zu nan bei diesen Minimalwerte. Ich suche nach einer Lösung gesucht, die in Ergebnisse:

id time diff 
0 0 34 nan 
1 0 36 2 
2 1 43 nan 
3 1 55 12 
4 1 59 4 
5 2 2 nan 
6 2 10 8 

Answer 1

groupby('id') und verwenden idxmin zu finden, um die Lage der Mindestwerte von 'time': logisches Vektor NaN zu den entsprechenden Reihen zuzuordnen. Schließlich verwenden locnp.nan

df.loc[df.groupby('id').time.idxmin(), 'diff'] = np.nan 
df 

Answer 2

können Sie Gruppe die Zeit von id und berechnen einen logischen Vektor, bei dem, wenn die Zeit Minimum innerhalb der Gruppe ist, ist der Wert stimmt, sonst Falsch, und verwenden Sie die

import numpy as np 
import pandas as pd 
df.loc[df.groupby('id')['time'].apply(lambda g: g == min(g)), "diff"] = np.nan 

df 
# id time diff 
#0 0  34 NaN 
#1 0  36 2.0 
#2 1  43 NaN 
#3 1  55 12.0 
#4 1  59 4.0 
#5 2  2 NaN 
#6 2  10 8.0