Панды получают минимум один столбец в группе, когда другой

Question

У меня есть датафрейм панд, который выглядит следующим образом:

      c     y
0     9     0
1     8     0
2     3     1
3     6     2
4     1     3
5     2     3
6     5     3
7     4     4
8     0     4
9     7     4

Я бы хотел сгруппировать y и получить минимальное и максимальное значения c, чтобы мой новый фрейм данных выглядел так:

      c     y     min   max
0     9     0     8     9
1     8     0     8     9
2     3     1     3     3   
3     6     2     6     6 
4     1     3     1     5
5     2     3     1     5
6     5     3     1     5
7     4     4     0     7
8     0     4     0     7
9     7     4     0     7

Я пытался использовать df['min'] = df.groupby(['y'])['c'].min(), но это дало мне странные результаты. Первые 175 строк были заполнены в столбце min, но затем он перешел к NaN для всех остальных. Разве это не то, как вы должны использовать метод groupby?

Answer 1

с Nheny Shenanigans

n = df.y.max() + 1
omax = np.ones(n, df.c.values.dtype) * df.c.values.min()
omin = np.ones(n, df.c.values.dtype) * df.c.values.max()
np.maximum.at(omax, df.y.values, df.c.values)
np.minimum.at(omin, df.y.values, df.c.values)

df.assign(min=omin[df.y], max=omax[df.y])

   c  y  min  max
0  9  0    8    9
1  8  0    8    9
2  3  1    3    3
3  6  2    6    6
4  1  3    1    5
5  2  3    1    5
6  5  3    1    5
7  4  4    0    7
8  0  4    0    7
9  7  4    0    7

Answer 2

Вариант 1 Использование transform

In [13]: dfc = df.groupby('y')['c']

In [14]: df.assign(min=dfc.transform(min), max=dfc.transform(max))
Out[14]:
   c  y  max  min
0  9  0    9    8
1  8  0    9    8
2  3  1    3    3
3  6  2    6    6
4  1  3    5    1
5  2  3    5    1
6  5  3    5    1
7  4  4    7    0
8  0  4    7    0
9  7  4    7    0

Или

In [15]: df['min' ] = dfc.transform('min')

In [16]: df['max' ] = dfc.transform('max')

---

Вариант 2 Использовать объединение и агг

In [30]: df.join(df.groupby('y')['c'].agg(['min', 'max']), on='y')
Out[30]:
   c  y  min  max
0  9  0    8    9
1  8  0    8    9
2  3  1    3    3
3  6  2    6    6
4  1  3    1    5
5  2  3    1    5
6  5  3    1    5
7  4  4    0    7
8  0  4    0    7
9  7  4    0    7

---

Вариант 3 Использовать слияние и агг

In [28]: df.merge(df.groupby('y')['c'].agg(['min', 'max']), right_index=True, left_on='y')
Out[28]:
   c  y  min  max
0  9  0    8    9
1  8  0    8    9
2  3  1    3    3
3  6  2    6    6
4  1  3    1    5
5  2  3    1    5
6  5  3    1    5
7  4  4    0    7
8  0  4    0    7
9  7  4    0    7