python 最適化問題(?)について

Question

pythonで最適化問題(?)を考えております。

data.csv
id,id2,cost
1,10,5
2,10,3
3,10,1
1,13,10
2,13,5
3,13,4
1,18,1
2,18,5
3,18,10
1,20,10
2,20,5
3,20,4
1,25,10
2,25,1
3,25,5

list.csv
id2,min
10,
13,
18,
20,
25,
29,
35,
48,

上記のdata.csvとlist.csvでdata.csvのid2に着目してcostが最小となる値をlist.csvのminに出力するスクリプトは以下で表せると思います。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")

conv = df.groupby("id2")["cost"].min()

df1 = pd.read_csv("list.csv")
ret = df1["id2"].map(conv)

df1["min"] = ret
print(df1)

ここで、id2がminを取る時のdata.csvのid（1,2,3）にも着目し、同じid番号を取れる回数に制限を設け（id:1⇒２回、id2⇒２回、id3⇒１回）、最小値を取るid番号が制限に達した場合、そのidの時にminを取る場合であっても、制限に達していないidのうちから最小値を選択するようにするにはどのように変更したらよいでしょうか。

list.csv
id2,min
10,1
13,5
18,1
20,5
25,10
29,
35,
48,

のように出力したいです。
id2が10の時は最小値が1なのでlist.csvのminには１が出力されます。
（この時のidは３⇒制限回数１回に達したので最小値であってもidが３のものは、これ以降使用できない）
id2が13の時の最小値は4ですが、id3のものは使用できない為、2番目に小さい5をlist.csvのminに出力します。（この時のidは２）
（最後の方になると、使用できるidの制限でmaxがlist.csvのminに出力されることもあり得ます。。。）
このようにlist.csvの上から５番目までこの動作を繰り返すにはどのように変更したらよろしいでしょうか。
なお、list.csvの６番目以降のminに関しては出力しなくて結構です。（id:1,2,3の制限の合計が５である為、６番目以降は全てのidが制限に達する為です。）

ご教授いただけましたら幸いです。
よろしくお願いいたします。

Answer 1

Julia言語ならこんな感じでしょうか? しょぼい実装ですみません。

using CSV
using DataFrames

df = CSV.File("data.csv") |> DataFrame
df2 = CSV.File("list.csv") |> DataFrame

df2.min = begin
    lm = Dict(1 => 2, 2 => 2, 3 => 1); # 制限
    # id毎の最小値カウンタ
    nd = Dict([(k, 0) for k in keys(lm)])

    # min
    mn = Vector{Union{Missing, Int64}}(missing, nrow(df2))
    for k_row in 1:nrow(df2)
        id2 = df2.id2[k_row]
        # id毎の最小値チェック
        id_match = [k for k in keys(lm) if nd[k] < lm[k]]
        # 最小値の条件が無くなったら終了
        if length(id_match) == 0
            break;
        end
        # id2一致 & 最小値条件満たす行
        r_match = filter(r -> r.id2 == id2 && r.id in id_match, df);
        idx_min = argmin(r_match.cost); # 最小値の行
        nd[r_match.id[idx_min]] += 1; # 最小値を取ったidのカウンタアップ
        mn[k_row] = r_match.cost[idx_min];
    end
    mn
end

println(df2)
CSV.write("list.csv", df2)