Python 按类别选择数据框列的最小值

我有一个数据框，它代表一系列电视节目的IMDb收视率，包括以下栏目：

日期、ep_编号、插曲、节目名称、季节、评级

我需要选择每个节目的最低收视率的一集，但我无法显示我想要的所有栏目

我可以使用以下方法成功选择正确的数据：

df.groupby('show_title')['rating'].min()

但这只显示了该节目的节目名称和最低收视率插曲的收视率

我需要它来显示： 节目名称、ep号、剧集、收视率

我尝试过各种各样的代码调整，从简单到复杂，但我想我现在还没有足够的经验来破解这个特殊的难题

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有什么想法吗？

如果我知道你想要什么，类似于这个问题；下面的代码应该可以做到这一点

df[df.groupby('show_title')['rating'].transform(min) == df['rating']]

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一种方法是按分级对数据帧进行排序，然后删除重复的

show

，同时保留每个show的第一次出现：

df.sort_values(by='rating').drop_duplicates(['show_title'], keep='first')

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谢谢，所有的解决方案都有效，但这一个似乎提供了最准确的结果。

# It's easy just do a sort by show_title , rating before using groupby

df.sort_values(by=['show_title','rating'],inplace=True)

# Now use groupby and return the first instance of every group by object
# first row will automatically contain the minimum rating
df1 = df.groupby('show_title').first()