DataFrameを見て各週の一番小さいスコアを取り出したい

Question

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。

Answer 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

Comments

[退会済みユーザー]

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。
助かりました！