Pandas 数据框获取每组的第一行 [英] Pandas dataframe get first row of each group

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本文介绍了Pandas 数据框获取每组的第一行的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

我有一个如下所示的熊猫 DataFrame.

df = pd.DataFrame({'id' : [1,1,1,2,2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,7,7],'价值':[第一",第二",第二",第一",第二"、第一"、第三"、第四"、第五"、第二"、第五"、第一"、第一第二第三第四第五"]})

我想按 ["id","value"] 将其分组并获取每组的第一行.

 id 值0 1 先1 1 秒2 1 秒3 2 第一4 2 秒5 3 第一6 3 第三7 3 第四8 3 第五9 4 秒10 4 第五11 5 第一12 6 第一13 6 秒14 6 第三15 7 第四16 7 第五

预期结果

 id 值1个2 第一3 第一4 秒5 第一6 第一7 第四

我尝试了以下只给出DataFrame 的第一行.对此的任何帮助表示赞赏.

在 [25] 中:对于索引,df.iterrows() 中的行:....: df2 = pd.DataFrame(df.groupby(['id','value']).reset_index().ix[0])

解决方案

>>>df.groupby('id').first()价值ID1个2 第一3 第一4 秒5 第一6 第一7 第四

如果您需要 id 作为列:

<预><代码>>>>df.groupby('id').first().reset_index()id值0 1 先1 2 先2 3 先3 4 秒4 5 第一5 6 第一6 7 第四

要获取第n条记录,可以使用head():

<预><代码>>>>df.groupby('id').head(2).reset_index(drop=True)id值0 1 先1 1 秒2 2 先3 2 秒4 3 第一5 3 第三6 4 秒7 4 第五个8 5 第一9 6 第一10 6 秒11 7 第四12 7 第五

I have a pandas DataFrame like following.

df = pd.DataFrame({'id' : [1,1,1,2,2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,7,7],
                'value'  : ["first","second","second","first",
                            "second","first","third","fourth",
                            "fifth","second","fifth","first",
                            "first","second","third","fourth","fifth"]})

I want to group this by ["id","value"] and get the first row of each group.

        id   value
0        1   first
1        1  second
2        1  second
3        2   first
4        2  second
5        3   first
6        3   third
7        3  fourth
8        3   fifth
9        4  second
10       4   fifth
11       5   first
12       6   first
13       6  second
14       6   third
15       7  fourth
16       7   fifth

Expected outcome

    id   value
     1   first
     2   first
     3   first
     4  second
     5  first
     6  first
     7  fourth

I tried following which only gives the first row of the DataFrame. Any help regarding this is appreciated.

In [25]: for index, row in df.iterrows():
   ....:     df2 = pd.DataFrame(df.groupby(['id','value']).reset_index().ix[0])

解决方案

>>> df.groupby('id').first()
     value
id        
1    first
2    first
3    first
4   second
5    first
6    first
7   fourth

If you need id as column:

>>> df.groupby('id').first().reset_index()
   id   value
0   1   first
1   2   first
2   3   first
3   4  second
4   5   first
5   6   first
6   7  fourth

To get n first records, you can use head():

>>> df.groupby('id').head(2).reset_index(drop=True)
    id   value
0    1   first
1    1  second
2    2   first
3    2  second
4    3   first
5    3   third
6    4  second
7    4   fifth
8    5   first
9    6   first
10   6  second
11   7  fourth
12   7   fifth

这篇关于Pandas 数据框获取每组的第一行的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!

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