Python 如何使用pandas向每个组成员的新列添加最大值

行数据

Ticker   date      price
  a   11/11/2017    11.1
  a   11/12/2017    12.1
  a   11/13/2017    13.1
  b   11/11/2017    3
  b   11/12/2017    4
  b   11/13/2017    2
  c   11/11/2017    100
  c   11/12/2017    87
  c   11/13/2017    104

我希望结果是这样的：

Ticker  max      max_date    min     min_date
  a     13.1    11/13/2017  11.1    11/11/2017
  b      4      11/12/2017   2      11/13/2017
  c     104     11/13/2017   87     11/12/2017

有什么建议吗？

使用聚合

df_new = df.groupby('Ticker').agg(['min', 'max'])
df_new.columns = df_new.columns.map('_'.join)


        date_min    date_max    price_min   price_max
Ticker              
a       11/11/2017  11/13/2017  11.1        13.1
b       11/11/2017  11/13/2017  2.0         4.0
c       11/11/2017  11/13/2017  87.0        104.0

使用骨料

df_new = df.groupby('Ticker').agg(['min', 'max'])
df_new.columns = df_new.columns.map('_'.join)


        date_min    date_max    price_min   price_max
Ticker              
a       11/11/2017  11/13/2017  11.1        13.1
b       11/11/2017  11/13/2017  2.0         4.0
c       11/11/2017  11/13/2017  87.0        104.0

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有一个问题，你的答案给了我日期的最大值。但是我想要代表价格最大值的日期。有一个问题，你的答案给我日期的最大值。但是我想要代表价格最大值的日期。