DataFrame
다음과 같은 팬더가 있습니다 .
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"]})
이것을 “”id “,”value “]로 그룹화하고 각 그룹의 첫 번째 행을 가져오고 싶습니다.
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
예상되는 결과
id value
1 first
2 first
3 first
4 second
5 first
6 first
7 fourth
나는의 첫 번째 행만 제공하는 다음을 시도했다 DataFrame
. 이에 대한 도움을 주시면 감사하겠습니다.
In [25]: for index, row in df.iterrows():
....: df2 = pd.DataFrame(df.groupby(['id','value']).reset_index().ix[0])
답변
>>> df.groupby('id').first()
value
id
1 first
2 first
3 first
4 second
5 first
6 first
7 fourth
id
열로 필요한 경우 :
>>> 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
n 개의 첫 레코드를 얻으려면 head ()를 사용할 수 있습니다.
>>> 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
답변
이렇게하면 각 그룹의 두 번째 행이 나타납니다 (제로 인덱스, nth (0)은 first ()와 동일).
df.groupby('id').nth(1)
설명서 : http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html#taking-the-nth-row-of-each-group
답변
나는 .nth(0)
오히려 사용 하는 것이 좋습니다.first()
첫 번째 행을 가져와야하는 경우 .
이들의 차이점은 NaN을 처리하는 방법에 따라이 .nth(0)
행의 값이 무엇이든 관계없이 그룹의 첫 번째 행을 .first()
반환 하지만 결국 각 열의 첫 번째 not NaN
값을 반환합니다 .
예를 들어 데이터 세트가 다음과 같은 경우
df = pd.DataFrame({'id' : [1,1,1,2,2,3,3,3,3,4,4],
'value' : ["first","second","third", np.NaN,
"second","first","second","third",
"fourth","first","second"]})
>>> df.groupby('id').nth(0)
value
id
1 first
2 NaN
3 first
4 first
과
>>> df.groupby('id').first()
value
id
1 first
2 second
3 first
4 first
답변
아마도 이것은 당신이 원하는 것입니다
import pandas as pd
idx = pd.MultiIndex.from_product([['state1','state2'], ['county1','county2','county3','county4']])
df = pd.DataFrame({'pop': [12,15,65,42,78,67,55,31]}, index=idx)
pop state1 county1 12 county2 15 county3 65 county4 42 state2 county1 78 county2 67 county3 55 county4 31
df.groupby(level=0, group_keys=False).apply(lambda x: x.sort_values('pop', ascending=False)).groupby(level=0).head(3)
> Out[29]:
pop
state1 county3 65
county4 42
county2 15
state2 county1 78
county2 67
county3 55
답변
우리가 할 수있는 각 그룹의 첫 번째 행만 필요한 경우 drop_duplicates
, 함수 기본 방법에 주목하십시오 keep='first'
.
df.drop_duplicates('id')
Out[1027]:
id value
0 1 first
3 2 first
5 3 first
9 4 second
11 5 first
12 6 first
15 7 fourth