假设我有这样的pandas DataFrame:
>>> df = pd.DataFrame({'id':[1,1,1,2,2,2,2,3,4],'value':[1,2,3,1,2,3,4,1,1]})
>>> df
id value
0 1 1
1 1 2
2 1 3
3 2 1
4 2 2
5 2 3
6 2 4
7 3 1
8 4 1
我想获得一个新的DataFrame,其中每个ID的前2个记录如下:
id value
0 1 1
1 1 2
3 2 1
4 2 2
7 3 1
8 4 1
我可以对分组依据中的记录进行编号:
>>> dfN = df.groupby('id').apply(lambda x:x['value'].reset_index()).reset_index()
>>> dfN
id level_1 index value
0 1 0 0 1
1 1 1 1 2
2 1 2 2 3
3 2 0 3 1
4 2 1 4 2
5 2 2 5 3
6 2 3 6 4
7 3 0 7 1
8 4 0 8 1
>>> dfN[dfN['level_1'] <= 1][['id', 'value']]
id value
0 1 1
1 1 2
3 2 1
4 2 2
7 3 1
8 4 1
但是,有没有更有效/更优雅的方法来做到这一点?还有一种更优雅的方法来对每个组中的数字进行记录(例如SQL窗口函数row_number())。
Pandas数据
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框的
“ top-n”并不意味着“ n个最上面/最前面/最前面的行”,就像您要找的一样!它的意思是“具有最大值的n行”。
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smci