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Pandas 数据框获取每组的第一行

Oros Tom 2月前

49 0

我有一个如下所示的 pandas DataFrame: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\',\'fi...

如下的 DataFrame 熊猫

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"]})

我想对此进行分组 ["id","value"] 并获取每组的第一行:

        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

预期成果:

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

我尝试了以下方法,但只给出了第一行 DataFrame .

In [25]: for index, row in df.iterrows():
   ....:     df2 = pd.DataFrame(df.groupby(['id','value']).reset_index().ix[0])
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  • 使用 .first() 获取第一个(非空)元素。

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

    如果需要 id 作为列:

    >>> 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
    

    要获取前 n 条记录,可以使用 .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
    
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