pandas groupby，您将获得一列的最大值和另一列的最小值
我有一个数据框，如下所示：
user num1 num2
a 1 1
a 2 2
a 3 3
b 4 4
b 5 5
我想要一个数据框，该数据框具有每个用户num1的最小值和每个用户num2的最大值。
输出应类似于：
user num1 num2
a 1 3
b 4 5
我知道，如果我想要两栏的最大值，我可以做：
a.groupby('user')['num1', 'num2'].max()
是否有一些等效方法而不必执行以下操作：
series_1 = a.groupby('user')['num1'].min()
series_2 = a.groupby('user')['num2'].max()
# converting from series to df so I can do a join on user
df_1 = pd.DataFrame(np.array([series_1]).transpose(), index=series_1.index, columns=['num1'])
df_2 = pd.DataFrame(np.array([series_2]).transpose(), index=series_2.index, columns=['num2'])
df_1.join(df_2)
问题答案：
使用groupby+
aggby
dict，因此必须按subset或排序列reindex_axis。最后添加reset_index为必要时转换index为column。
df = a.groupby('user').agg({'num1':'min', 'num2':'max'})[['num1','num2']].reset_index()
print (df)
user num1 num2
0 a 1 3
1 b 4 5
等同于：
df = a.groupby('user').agg({'num1':'min', 'num2':'max'})
.reindex_axis(['num1','num2'], axis=1)
.reset_index()
print (df)
user num1 num2
0 a 1 3
1 b 4 5
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问题内容： 我有一张价格变动表，我需要获取初始价格和最新价格。换句话说，我想在每种产品的一行中显示min（StartDate）和max（StartDate）的价格值。 表的结构很简单： 所需的结果是 问题答案： SQLFiddle演示