在 Pandas DataFrame 中的每一天查找具有 min/max 值的行

Question

我有一个包含多天数据的数据框（为简洁起见，此处仅显示一天）：

                       Charge
2022-01-03 13:19:02    99.5
2022-01-03 13:20:03    95.0
2022-01-03 13:21:02    64.2
2022-01-03 13:22:02    91.8
2022-01-03 13:23:02    99.5

我希望能够找到具有最小值和最大值的行，以便我可以获得最小值和最大值充电的准确时间。如果有多个，我会 select 第一个出现。即：

                       Charge
2022-01-03 13:19:02    99.5
2022-01-03 13:21:02    64.2

我试过使用：

df_bat_chrg_min = df['Battery State of Charge'].groupby(df.index.day).min()
df_bat_chrg_max = df['Battery State of Charge'].groupby(df.index.day).max()
df_bat_chrg = pd.merge(df_bat_chrg_max, df_bat_chrg_min, left_index=True, right_index=True)

这会生成：

            Max Charge  Min Charge
2022-01-03  100.0       96.5

然而，索引名称不包括事件的确切时间，如第二个代码块中所示。

Answer 1

使用DataFrameGroupBy.idxmax和 DataFrameGroupBy.idxmin for indices by minimal and maximal values, convert to Series and select original DatetimeIndex by DataFrame.loc:

df1 = (df.loc[df.groupby(df.index.day)['Charge']
               .agg(['idxmin', 'idxmax']).stack()].sort_index())
print (df1)
                     Charge
2022-01-03 13:19:02    99.5
2022-01-03 13:21:02    64.2

如果需要聚合新列：

df2 = df.groupby(df.index.day)['Charge'].agg(['min','max', 'idxmin', 'idxmax'])
print (df2)
    min   max              idxmin              idxmax
3  64.2  99.5 2022-01-03 13:21:02 2022-01-03 13:19:02

在 Pandas DataFrame 中的每一天查找具有 min/max 值的行

Find row with min/max value for each day in Pandas DataFrame

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