Python 根据group by之后列的最小值获取行

很抱歉我的问题，但我尝试了一些解决方案，但我没有找到正确的答案。我正在与Airbnb Boston数据库合作，我希望通过在日历数据库中列出id，然后进行分组，以获得与0.0不同的最低价格和价格的行

数据库有1308890行和4列。有3585个唯一的列表\u id

dfc_calendar[(dfc_calendar['available'] == True)].groupby('listing_id')['price'].min()

使用isin突击队比较列表id需要很长时间，并在很长时间后错误停止。当我尝试在groupby之后获取索引时，我得到了列表id值，我需要行的索引。我怎么做

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谢谢大家!

我不确定我抓到你了。如果我弄错了，大声喊，因为我不清楚0.0的区别意味着什么 资料

可以去

df.groupby('listing_id')['Price'].min()

或

如果要在分组中添加可用性。请试一试 df['MinPrice']=df.groupby（'listing_id'，'available'）['Price'].transform（'min'）） df 或

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请看我的尝试。乐意澄清或帮助，如果需要更多，请提供一个，以及当前和预期输出的清晰示例。此外，除非绝对必要，否则请不要以图像形式共享信息。见：，，谢谢！你们这样做和我得到的结果是一样的。我想获取与最小价格相关的行的所有信息，例如日期。您是指df.loc[df.groupby（'listing_id'）['Price'].idxmin（）]

df.groupby('listing_id')['Price'].min()

df['MinPrice']=df.groupby('listing_id')['Price'].transform('min')
df

df.loc[df.groupby('listing_id')['Price'].idxmin()]