在aPython Dataframe中，如何根据每个唯一id的日期匹配第一个事件并捕获该特定事件？

在Python中，我有一个带有ID和许多事件日期和事件类型的数据帧。我想为每个id找到第一个事件，并创建一个新列，说明该日期，另一个为其第一类事件创建另一列

  event_id  date    typeofevent
        e0 2015-07-20   1
        e0 2015-07-25   4
        e1 2015-06-02   2
        e1 2015-07-18   1
        e1 2015-07-20   3
        e2 2015-04-25   2
        e2 2015-07-28   2
        e2 2015-06-20   3
        e2 2015-05-25   4

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df['first_event']=df.groupby（['event_id']）['date'].first（）

由于这些日期遵循模式

YYYY-MM-DD

，在

groupby（）

中使用一个简单的

min（）

。它将采用每个

事件的最短日期\u id

。然后您可以

merge（）

输入：

将熊猫作为pd导入
df=pd.DataFrame({
'事件id'：['e0'，'e0'，'e1'，'e1'，'e1'，'e2'，'e2'，'e2'，'e2']，
“日期”：[
'2015-07-20', '2015-07-25', '2015-06-02', '2015-07-18', '2015-07-20',
'2015-04-25', '2015-07-28', '2015-06-20', '2015-05-25'
],
“typeof事件”：[1,4,2,1,3,2,2,3,4]}）
temp_df=df.groupby（'event_id'）.agg（{'date'：'min'}）.reset_index（）
df=df.merge（temp\u df，on='event\u id'）
rename（列={'date_x'：'date'，'date_y'：'first'}，inplace=True）

输出：

  event_id        date  typeofevent       first
0       e0  2015-07-20            1  2015-07-20
1       e0  2015-07-25            4  2015-07-20
2       e1  2015-06-02            2  2015-06-02
3       e1  2015-07-18            1  2015-06-02
4       e1  2015-07-20            3  2015-06-02
5       e2  2015-04-25            2  2015-04-25
6       e2  2015-07-28            2  2015-04-25
7       e2  2015-06-20            3  2015-04-25
8       e2  2015-05-25            4  2015-04-25

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我将如何为当天发生的事件添加一个新的专栏。示例df['first_event']是类型1、2或3等。