Python 将一列的分组最小值与表中的一组时间戳进行比较

我有以下数据帧（仅为id3的一个值提取）：

我尝试按id3分组，选择max_ts列的最小值，然后将其与每组id3和k的max_ts_fs进行比较。根据结果，我想添加一个布尔值作为单独的列

我试图做到以下几点：

joined_h_raw_fs['new_col'] = np.where(joined_h_raw_fs.groupby(['id3'])['max_snsr_ts'].min().min() > joined_h_raw_fs.groupby(['id3', 'k'])['max_ts_fs'] , True, False)

期望得到：

id1 id2 id3 id4 id5 id6 status  id7 max_snsr_ts max_ts_fs   k   new_col
292 346 1041    656 578 5780    on  53  10/21/2020 23:59    10/22/2020 23:30    48  FALSE
292 346 1041    657 708 7080    on  53  10/21/2020 23:59    10/22/2020 23:30    48  FALSE
292 346 1041    658 579 5790    on  53  10/19/2020 23:59    10/22/2020 23:30    48  FALSE
292 346 1041    657 708 5780    on  53  10/21/2020 23:59    10/23/2020 23:30    96  FALSE
292 346 1041    658 579 7080    on  53  10/19/2020 23:59    10/23/2020 23:30    96  FALSE
292 346 1041    656 578 5790    on  53  10/21/2020 23:59    10/23/2020 23:30    96  FALSE

但我得到了以下错误：

... last 1 frames repeated, from the frame below ...

pandas/_libs/tslibs/c_timestamp.pyx in pandas._libs.tslibs.c_timestamp._Timestamp.__richcmp__()

RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison

我还是不太擅长熊猫，因为我正在从dplyr过渡

有人能指出我做错了什么吗

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BR

如果需要，比较原始列用于具有相同大小的序列，如原始列由聚合值填充，也可以是

np。此处不需要使用

s1 = joined_h_raw_fs.groupby(['id3'])['max_snsr_ts'].transform('min')
s2 = joined_h_raw_fs.groupby(['id3', 'k'])['max_ts_fs'].transform('min') 
joined_h_raw_fs['new_col'] = s1 > s2

s1 = joined_h_raw_fs.groupby(['id3'])['max_snsr_ts'].transform('min')
s2 = joined_h_raw_fs.groupby(['id3', 'k'])['max_ts_fs'].transform('min') 
joined_h_raw_fs['new_col'] = s1 > s2