无法使用python中的熊猫根据其最小值获取groupby记录

我有以下CSV

id;price;editor
k1;10,00;ed1
k1;8,00;ed2
k3;10,00;ed1
k3;11,00;ed2
k2;10,50;ed1
k1;9,50;ed3

如果我执行以下操作

import pandas as pd 

df = pd.read_csv('Testing.csv', delimiter =';')
df_reduced= df.groupby(['id', 'editor'])['price'].min()

而不是得到

k1;8,00;ed2
k2;10,50;ed1
k3;10,00;ed1

我懂了

k1;10,00;ed1
    8,00;ed2
    9,50;ed3
k2;10,50;ed1
k3;10,00;ed1
   11,00;ed2 

那么我可以得到三个ID的最小值吗？

解决方法:

仅按ID对数据进行分组,然后找到每个组的最低价格.根据最小值索引原始数据框,以包括编辑器列.

注意：我假设价格栏中的逗号是错字

df.loc[df['price'] == df.groupby('id')['price'].transform('min')]


    id  price   editor
1   k1  8.0     ed2 
2   k3  10.0    ed1 
4   k2  10.5    ed1