Python分组查询：如何仅展示分组计数结果中的最小值行

我太懂这种“明明感觉应该很简单，但就是卡半天”的滋味了！SQL里确实一句就能搞定，但pandas的逻辑得稍微转个弯。你之前的分组统计已经走对了第一步，接下来只需要在统计结果的基础上锁定计数最小的那一行就行。

分步实现 #

1. 先执行你原来的分组统计，得到每个emotion的计数结果：

count_stats = p2all.groupby(['emotion'])['emotion'].agg(['count'])

2. 从这个统计结果里筛选出count值最小的行：

min_count_result = count_stats.loc[count_stats['count'].idxmin()]

这样就能直接得到你想要的那一行（比如Euphoric对应的658）。

一步到位的写法 #

如果想把代码合并成一行，也可以用匿名函数来筛选：

p2all.groupby(['emotion'])['emotion'].agg(['count']).loc[lambda df: df['count'] == df['count'].min()]

为什么你之前找到的方法不对？ #

你提到的p2all.loc[p2all.groupby('emotion').age.idxmin()]是用来提取每个emotion分组中年龄最小的那一行原始数据，而不是统计分组后的计数最小值，所以方向和你要的需求不符啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Owen