有没有办法在极坐标中进行分组，同时保留其他列？

Question

我目前正在尝试实现极坐标 group_by，同时保留

group_by

函数中的列以外的其他列。

这是我拥有的输入数据框的示例。

df = pl.from_repr("""
┌─────┬─────┬─────┬─────┐
│ SRC ┆ TGT ┆ IT  ┆ Cd  │
│ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 ┆ i64 ┆ f64 │
╞═════╪═════╪═════╪═════╡
│ 1   ┆ 1   ┆ 2   ┆ 3.0 │
│ 2   ┆ 1   ┆ 2   ┆ 4.0 │
│ 3   ┆ 1   ┆ 2   ┆ 3.0 │
│ 3   ┆ 2   ┆ 1   ┆ 8.0 │
└─────┴─────┴─────┴─────┘
""")

我想使用

['TGT', 'IT']

按

min('Cd')

进行分组，如下代码：

df.group_by('TGT', 'IT').agg(pl.col('Cd').min())

通过此代码行，我获得以下数据框。

┌─────┬─────┬─────┐
│ TGT ┆ IT  ┆ Cd  │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 ┆ f64 │
╞═════╪═════╪═════╡
│ 1   ┆ 2   ┆ 3.0 │
│ 2   ┆ 1   ┆ 8.0 │
└─────┴─────┴─────┘

这是我更想要的数据框

┌─────┬─────┬─────┬─────┐
│ SRC ┆ TGT ┆ IT  ┆ Cd  │
│ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 ┆ i64 ┆ f64 │
╞═════╪═════╪═════╪═════╡
│ 1   ┆ 1   ┆ 2   ┆ 3.0 │
│ 3   ┆ 2   ┆ 1   ┆ 8.0 │
└─────┴─────┴─────┴─────┘

我想我可以通过使用

['TGT', 'IT', 'Cd']

将第一个数据帧加入分组数据帧上来实现此目的，然后删除双倍的行，因为我只想要每对

'SRC'

一对（和任何）一个

('TGT', 'IT')

。但我想知道是否有更直接的方法来做到这一点，特别是在

'SRC'

 期间保留 

group_by

列

提前致谢

Answer 1

import polars as pl

# Your data
data = {
    "SRC": [1, 2, 3, 3],
    "TGT": [1, 1, 1, 2],
    "IT": [2, 2, 2, 1],
    "Cd": [3.0, 4.0, 3.0, 8.0]
}

df = pl.DataFrame(data)

# Sort dataframe by 'Cd'
df_sorted = df.sort('Cd')

# Perform the groupby and aggregation
result = (
    df_sorted.groupby(['TGT', 'IT'])
    .agg(
        [
            pl.col('SRC').first().alias('SRC'),
            pl.col('Cd').min().alias('Cd')
        ]
    )
    .select(['SRC', 'TGT', 'IT', 'Cd'])  # to reorder columns
)

print(result)