Найти мин / макс отдельных столбцов после группового

Question

У меня есть следующий фрейм данных, который я хочу сгруппировать

TO    FROM    sort    toName    fromName    toLoc    fromLoc      max    min    
 A      B      0       test       test       test      test        10     8
 A      B      0       test       test       test      test        9      2

Идея состоит в том, чтобы сгруппировать столбец sort, но сохранить максимальные / минимальные значения. Самое высокое значение max и самое низкое значение min - это те, которые я хочу заполнить.

TO    FROM    sort    toName    fromName    toLoc    fromLoc      max    min    
 A      B      0       test       test       test      test        10     2

Я не могу понять, как сделать сравнение и groupby одновременно, какие-нибудь идеи?

Answer 1

Сначала выполните groupby, а затем, используя aggregate , вы можете получить минимальное и максимальное значения для двух столбцов:

import numpy as np

agg_dict = {"min": np.min, "max": np.max}
# OR YOU CAN DEFINE IT AS 
agg_dict = {"min": "min", "max": "max"}
df = df.groupby("sort").aggregate(agg_dict)