将分组的最小一列与大熊猫的一组时间戳进行比较

Question

我有以下数据帧(仅提取一个id3值(：

id1 id2 id3     id4 id5 id6  status id7   max_snsr_ts               max_ts_fs    k
292 346 1041    656 578 5780    on  53  10/21/2020 23:59    10/22/2020 23:30    48
292 346 1041    657 708 7080    on  53  10/21/2020 23:59    10/22/2020 23:30    48
292 346 1041    658 579 5790    on  53  10/19/2020 23:59    10/22/2020 23:30    48
292 346 1041    657 708 5780    on  53  10/21/2020 23:59    10/23/2020 23:30    96
292 346 1041    658 579 7080    on  53  10/19/2020 23:59    10/23/2020 23:30    96
292 346 1041    656 578 5790    on  53  10/21/2020 23:59    10/23/2020 23:30    96

我试图按id3分组，选择max_ts列的最小值，然后将其与每组id3和k的max_ts_fs进行比较。根据结果，我想添加一个布尔值作为单独的列。

我试着做如下：

joined_h_raw_fs['new_col'] = np.where(joined_h_raw_fs.groupby(['id3'])['max_snsr_ts'].min().min() > joined_h_raw_fs.groupby(['id3', 'k'])['max_ts_fs'] , True, False)

期望得到：

id1 id2 id3 id4 id5 id6 status  id7 max_snsr_ts max_ts_fs   k   new_col
292 346 1041    656 578 5780    on  53  10/21/2020 23:59    10/22/2020 23:30    48  FALSE
292 346 1041    657 708 7080    on  53  10/21/2020 23:59    10/22/2020 23:30    48  FALSE
292 346 1041    658 579 5790    on  53  10/19/2020 23:59    10/22/2020 23:30    48  FALSE
292 346 1041    657 708 5780    on  53  10/21/2020 23:59    10/23/2020 23:30    96  FALSE
292 346 1041    658 579 7080    on  53  10/19/2020 23:59    10/23/2020 23:30    96  FALSE
292 346 1041    656 578 5790    on  53  10/21/2020 23:59    10/23/2020 23:30    96  FALSE

但我得到了以下错误：

... last 1 frames repeated, from the frame below ...
pandas/_libs/tslibs/c_timestamp.pyx in pandas._libs.tslibs.c_timestamp._Timestamp.__richcmp__()
RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison

我仍然不是很擅长熊猫，因为我正在从dplyr过渡。

有人能指出我做错了什么吗？

BR

Answer 1

如果要比较原始列，请将GroupBy.transform用于具有相同大小的系列，如由聚合值填充的原始列，这里也不需要np.where。

s1 = joined_h_raw_fs.groupby(['id3'])['max_snsr_ts'].transform('min')
s2 = joined_h_raw_fs.groupby(['id3', 'k'])['max_ts_fs'].transform('min') 
joined_h_raw_fs['new_col'] = s1 > s2