在python中如何在此数据帧中使用groupby或pivot

我有以下数据帧：

name   state  teams      score

abc    NY      red         1
def    VA      yellow      9
ghi    MO      green       6
abc    WA      red         2
klm    IL      yellow      1
ghi    MN      green       8
def    VA      blue        3
xyz    NY      blue        5
abc    NY      blue        5
abc    NY      red         4
ghi    MN      green       7

我希望以这样的方式对每个名称-状态组合的数据进行分组，我希望每个团队的得分最低，例如在我们拥有的数据中： 名为“abc”、州为“NY”和队为“red”各得1分和4分 “红色”队的最低得分是1分

对于没有得分的球队，最低得分可以是0

示例输出：

name  state   red  yellow  green blue
abc    NY      1    0      0      5
def    VA      0    9      0      3
ghi    MO      0    0      6      0
abc    WA      ....................
klm    IL      ....................
ghi    MN      0    0      7     0     
xyz    NY      0    0     0     5   

选项1：使用

groupby

和

unstack

使用，

first

获取一个值，使用

unstack

中的

fill\u value

参数将NaN替换为零：

df.groupby(['name','state','teams']).min()['score'].unstack(fill_value=0).reset_index()

输出：

teams name state  blue  green  red  yellow
0      abc    NY     5      0    1       0
1      abc    WA     0      0    2       0
2      def    VA     3      0    0       9
3      ghi    MN     0      8    0       0
4      ghi    MO     0      6    0       0
5      klm    IL     0      0    0       1
6      xyz    NY     5      0    0       0

选项2：使用pd.crosstab 选项3：使用pd.pivot_表 选项1：使用

groupby

和

unstack

使用，

first

获取一个值，使用

unstack

中的

fill\u value

参数将NaN替换为零：

df.groupby(['name','state','teams']).min()['score'].unstack(fill_value=0).reset_index()

输出：

teams name state  blue  green  red  yellow
0      abc    NY     5      0    1       0
1      abc    WA     0      0    2       0
2      def    VA     3      0    0       9
3      ghi    MN     0      8    0       0
4      ghi    MO     0      6    0       0
5      klm    IL     0      0    0       1
6      xyz    NY     5      0    0       0

选项2：使用pd.crosstab 选项3：使用pd.pivot_表 first（）给出了可用的第一个分数，但是，我希望得到最小的分数，而不管分数在列表中的顺序如何dataframe@user9463814为此，请尝试

min（）。更新的解决方案。first（）给出了可用的第一个分数，但是，我希望得到最低分数，而不管分数在列表中的顺序如何dataframe@user9463814为此，请尝试
min（）。更新的解决方案。