팬더 데이터 프레임은 각 그룹의 첫 번째 행을 얻습니다.

DataFrame다음과 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])

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

id열로 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

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

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

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

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