パンダ: グループごとに最初の n 行を取得する方法
次の基本構文を使用して、pandas DataFrame のグループごとに最初の N 行を取得できます。
df. groupby (' group_column '). head ( 2 ). reset_index (drop= True )
この特定の構文は、グループごとに最初の2行を返します。
head()関数の値を変更するだけで、異なる先頭行数が返されます。
次の例は、次の pandas DataFrame でこの構文を使用する方法を示しています。
import pandas as pd #createDataFrame 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 AG 5 1 AG 7 2 AG 7 3 AF 9 4AF 12 5 BG 9 6 BG 9 7 BF 4 8 BF 7 9 BF 7
例 1: 列ごとにグループ化された最初の N 行を取得する
次のコードは、チーム変数によってグループ化された最初の 2 行を返す方法を示しています。
#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
出力には、チーム変数ごとにグループ化された最初の 2 行が表示されます。
例 2: 複数の列でグループ化された最初の N 行を取得する
次のコードは、チーム変数とポジション変数ごとにグループ化された最初の 2 行を返す方法を示しています。
#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
出力には、チーム変数とポジション変数ごとにグループ化された最初の 2 行が表示されます。
追加リソース
次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な操作を実行する方法を説明します。
パンダ: 列内で一意の値を見つける方法
パンダ: 複数の列で一意の値を見つける方法
パンダ: 列内の特定の値の出現を数える方法