在Datafram中，每组取下一个较低的值

Question

          A   B       C
0  01:00:00  24  Andrew
1  01:00:00  17     Edd
2  01:00:00  12    Emma
3  01:00:00  18    Fred
4  02:00:00  38  Andrew
5  02:00:00  35     Edd
6  02:00:00  45    Emma
7  02:00:00  49    Fred

我想为每个A组选择一行，条件如下：

• 以距离最小值为10的行为例：在02:00:00组中，B最小值为35，因此取值为（35+10=45）B的行
• 如果（最小值+10）没有´t存在，取下一个较低的B值。示例：在01:00:00组中，最小值是12，但它没有´t存在（12+10=22）。所以取下一个较低的B值，即18

输出应为：

          A   B     C
0  01:00:00  18  Fred
1  02:00:00  45  Emma

我´我试过了：

df[df.groupby('A')['B'].transform('min') + 10 <= df['B']]

Answer 1

使用带有^{}的自定义lambda函数返回第一个最大行，同时将条件更改为>：

i = (df.sort_values('B', ascending=False)
      .groupby('A')['B']
      .apply(lambda x: ((x.min() + 10 >= x).idxmax())))
df = df.loc[i]
print (df)
          A   B     C
3  01:00:00  18  Fred
6  02:00:00  45  Emma

或者首先过滤出每个组中具有更高值的所有行，然后按列B和最后^{}筛选^{}，只保留最后一个重复行：

df1 = df[df.groupby('A')['B'].transform('min') + 10 >= df['B']]
df1 = df1.sort_values('B').drop_duplicates('A', keep='last')
print (df1)
          A   B     C
3  01:00:00  18  Fred
6  02:00:00  45  Emma