Python 按GroupBy内容筛选数据帧

考虑以下数据帧：

    records = [{'item': 'Widget A', 'quantity': 50, 'revenue': 25.0, 'trandate': '2016-3-24'},
        {'item': 'Widget B', 'quantity': 6, 'revenue': 72.0, 'trandate': '2016-3-28'},
        {'item': 'Widget C', 'quantity': 5, 'revenue': 75.0, 'trandate': '2016-3-28'},
        {'item': 'Widget A', 'quantity': 168, 'revenue': 84.0, 'trandate': '2016-3-29'},
        {'item': 'Widget B', 'quantity': 6, 'revenue': 84.0, 'trandate': '2016-3-29'}]
    indices = [487, 488, 493, 495, 497]
    df = pd.DataFrame(records, index=indices)

屈服

    id  item       quantity  revenue   trandate
    487  Widget A        50     25.0  2016-3-24
    488  Widget B         6     72.0  2016-3-28
    493  Widget C         6     75.0  2016-3-28
    495  Widget A         6     84.0  2016-3-29
    497  Widget B         6     84.0  2016-3-29

我需要将此数据帧拆分为两个互补集：

包含每个

项的第一个事务的数据帧

：

id  item       quantity  revenue   trandate
487  Widget A        50     25.0  2016-3-24
488  Widget B         6     72.0  2016-3-28
493  Widget C         6     75.0  2016-3-28

 id  item       quantity  revenue   trandate
495  Widget A         6     84.0  2016-3-29
497  Widget B         6     84.0  2016-3-29

排除每个

项的第一个事务的数据帧

：

id  item       quantity  revenue   trandate
487  Widget A        50     25.0  2016-3-24
488  Widget B         6     72.0  2016-3-28
493  Widget C         6     75.0  2016-3-28

 id  item       quantity  revenue   trandate
495  Widget A         6     84.0  2016-3-29
497  Widget B         6     84.0  2016-3-29

我想按GroupedBy对象过滤

df

，但我无法在我按groupby后显示

df

的索引：

    gb = df.groupby('item')
    >>> gb.groups
    # {'Widget A': [487, 495], 'Widget B': [488, 497], 'Widget C': [493]}
    >>> gb['trandate'].min()
    item
    Widget A    2016-3-24
    Widget B    2016-3-28
    Widget C    2016-3-28

我可以使用GroupBy生成如下数据帧：

    id   item
    487  Widget A    2016-3-24
    488  Widget B    2016-3-28
    493  Widget C    2016-3-28

---

我认为您需要通过以下人员创建的

mask

筛选：