在熊猫中使用单独的时间戳列进行最小/最大分组[重复]
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【中文标题】在熊猫中使用单独的时间戳列进行最小/最大分组[重复]【英文标题】：Min/max grouping using separate timestamp columns in pandas [duplicate] 【发布时间】：2021-05-14 21:57:13 【问题描述】：我有一个 pandas 数据框 df，其重叠时间跨度如下所示：
min max grp
0 2013-06-19 18:49:37 2013-06-19 18:49:37 1
0 2013-06-19 18:49:37 2014-07-26 13:56:24 1
1 2013-07-16 03:05:57 2013-07-17 13:11:57 2
2 2013-08-01 03:26:35 2013-08-01 03:26:35 3
1 2013-08-19 06:20:32 2013-08-20 02:32:19 4
3 2013-08-19 07:04:34 2013-08-20 02:01:36 4
2 2013-09-14 09:08:47 2017-06-19 20:11:32 5
4 2013-09-14 22:11:48 2013-09-15 02:14:49 5
5 2013-10-13 21:51:21 2013-10-13 21:51:21 6
6 2013-10-14 03:41:18 2013-10-15 03:17:31 6
3 2013-10-15 03:17:31 2013-10-15 03:17:31 6
7 2013-10-15 04:07:45 2013-10-15 04:07:45 6
8 2013-11-03 07:03:55 2013-11-03 07:03:55 7
9 2013-11-22 02:06:16 2013-11-22 02:06:16 8
10 2013-11-22 02:31:07 2013-11-22 02:31:07 8
我的目标是获取每个组grp 的min 的最小值和max 的最大值。我试过了：
df.groupby(['grp'])['min'].agg(['min','max']).reset_index()
但这仅按min 的最小值和最大值分组，而我正在寻找每组min 的最小值和max 的最大值。
例如，聚合后，grp 6 的最小值应为 2013-10-13 21:51:21，最大值为 2013-10-15 04:07:45
pandas 中是否有一个简单的解决方案？
【问题讨论】：
【参考方案1】：df.groupby('grp').agg('min': min, 'max': max)
【讨论】：
以上是关于在熊猫中使用单独的时间戳列进行最小/最大分组[重复]的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章