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DataFrameを見て各週の一番小さいスコアを取り出したい

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前提・実現したいこと

各calendarごとに持っている一番小さいscoreを出したい。
listsはスコア、listcにはカレンダーの値を入れていきたい。

発生している問題・エラーメッセージ

1.listsの中身のスコアがcalendarごとではなく全体で一番小さいscoreしか入らない。
(125,125)となる
2.listsは中身が3つならなければならないのに2つだけ。
3.listcに12が入っていない。
(13,14)となる

該当のソースコード

df = pd.DataFrame({calendar: [12,12,12,13,13,13,13,14,14,14,14,14],
              score: [429,485,444,659,548,478,985,125,458,326,594,578],
              hour: [15,14,12,13,14,15,18,17,19,19,10,17]
              })



s0 = 1000000#取りあえず大きい値を初期値にしている
c0 = 12
lists = list()
listc = list()

for c in df[calendar]:

        for s in df[score]:

            if c0==c and s0>=s:
               s0 = s
            elif c0!=c:            
              lists.append(s0)
              s0 = 1000000
              c0 = c
              listc.append(c0)
calendar score hour
12 492 15
12 485 14
12 444 12
13 659 13
13 548 14
13 478 15
13 985 18
14 125 17
14 458 19
14 326 19
14 594 10
14 578 17

補足情報

もしできるのでしたら各carendarの一番小さいscoreが出た時のhourもわかるようになればうれしいです。

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回答 1

checkベストアンサー

+1

多分、やろうとしていることは DataFrame.groupby('calender') にてループすることで解決するかと思います。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'calendar': [12,12,12,13,13,13,13,14,14,14,14,14],
    'score': [429,485,444,659,548,478,985,125,458,326,594,578],
    'hour': [15,14,12,13,14,15,18,17,19,19,10,17]
})

print(df.loc[df.groupby('calendar')['score'].idxmin()])


lists = []
listc = []
for idx, d in df.groupby('calendar'):
    lists.append(d['score'].min())
    listc.append(d.loc[d['score'].idxmin(), 'hour'])

print(lists)
#[429, 478, 125]
print(listc)
#[15, 15, 17]

個人的には、ループを使ってリストに値を入れるのではなく、もとのDataFrameより、Scoreが最小でフィルタリングして

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'calendar': [12,12,12,13,13,13,13,14,14,14,14,14],
    'score': [429,485,444,659,548,478,985,125,458,326,594,578],
    'hour': [15,14,12,13,14,15,18,17,19,19,10,17]
})

print(df.loc[df.groupby('calendar')['score'].idxmin()])
#   calendar  hour  score
#0        12    15    429
#5        13    15    478
#7        14    17    125

のようにするのが良いかと思います

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  • 2019/01/21 12:52

    下の回答がとても分かりやすくすっきりしていてよかったです。
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