Pandas : Comment obtenir les N premières lignes par groupe

Vous pouvez utiliser la syntaxe de base suivante pour obtenir les N premières lignes par groupe dans un DataFrame pandas :

df.groupby('group_column').head(2).reset_index(drop=True)

Cette syntaxe particulière renverra les 2 premières lignes par groupe.

Modifiez simplement la valeur dans la fonction head() pour renvoyer un nombre différent de lignes supérieures.

Les exemples suivants montrent comment utiliser cette syntaxe avec le DataFrame pandas suivant :

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'team': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   'position': ['G', 'G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'F', 'F', 'F'],
                   'points': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4, 7, 7]})

#view DataFrame
print(df)

  team position  points
0    A        G       5
1    A        G       7
2    A        G       7
3    A        F       9
4    A        F      12
5    B        G       9
6    B        G       9
7    B        F       4
8    B        F       7
9    B        F       7

Exemple 1 : obtenir les N premières lignes regroupées par une colonne

Le code suivant montre comment renvoyer les 2 premières lignes, regroupées par la variable d’équipe :

#get top 2 rows grouped by team
df.groupby('team').head(2).reset_index(drop=True)

        team	position  points
0	A	G	  5
1	A	G	  7
2	B	G	  9
3	B	G	  9

La sortie affiche les 2 premières lignes, regroupées par variable d’équipe .

Exemple 2 : obtenir les N premières lignes regroupées par plusieurs colonnes

Le code suivant montre comment renvoyer les 2 premières lignes, regroupées par variables d’ équipe et de position :

#get top 2 rows grouped by team and position
df.groupby(['team', 'position']).head(2).reset_index(drop=True)

	team	position  points
0	A	G	  5
1	A	G	  7
2	A	F	  9
3	A	F	  12
4	B	G	  9
5	B	G	  9
6	B	F	  4
7	B	F	  7

La sortie affiche les 2 premières lignes, regroupées par variables d’ équipe et de position .

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres opérations courantes dans les pandas :

Pandas : Comment trouver des valeurs uniques dans une colonne
Pandas : comment trouver des valeurs uniques dans plusieurs colonnes
Pandas : comment compter les occurrences de valeur spécifique dans une colonne