如何通过使用熊猫比较两列来分组

Question

有一个包含列名和 exm_date 的 df

name   roll       exm_date 

tom    242    2019-03-05 11:48:03.166              
mark   244    2018-03-05 11:48:03.166                   

tom    244    2020-03-05 11:48:03.166              
mark   242    2019-03-05 11:48:03.166    

如何通过比较名称和滚动来获得最小日期。如果滚动不同，则应将其视为单独的记录

预期输出

name   roll       exm_date 

tom    242    2019-03-05 11:48:03.166              
mark   244    2018-03-05 11:48:03.166                   
tom    244    2020-03-05 11:48:03.166   

为了比较一列（名称）和我使用的日期：

df=df.groupby('name')['exm_date'].min().reset_index()

试过这个：

df=df.groupby('name','roll')['exm_date'].min().reset_index()

Answer 1

groupby 子句中缺少方括号（[]）：

这样做：

df = df.groupby(['name','roll'])['exm_date'].min().reset_index()