Pandas – အုပ်စုတစ်ခုစီရဲ့ ပထမတန်းကို ဘယ်လိုရနိုင်မလဲ။

Pandas DataFrame တွင် အုပ်စုတစ်ခုစီ၏ ပထမအတန်းကို ရယူရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်-

 df. groupby (' column_name '). nth ( 0 )

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- Pandas ရှိ အဖွဲ့တစ်ခုစီ၏ ပထမတန်းကို ရယူပါ။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် အောက်ပါ ပန်ဒါ DataFrame ရှိသည် ဆိုပါစို့။

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 29],
                   ' assists ': [5, 19, 14, 8, 9, 12, 13, 8]})

#view DataFrame
df

	team points assists
0 to 18 5
1 To 22 19
2 B 19 14
3 B 14 8
4 B 14 9
5 C 11 12
6 C 20 13
7 C 29 8

အဖွဲ့တစ်ခုစီအတွက် ပထမတန်းရရန် အောက်ပါကုဒ်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #get first row for each team
df. groupby (' team '). nth ( 0 )

	assist points
team		
At 18 5
B 19 14
C 11 12

မူရင်းအညွှန်းတန်ဖိုးများကို ထိန်းသိမ်းရန် as_index=False ကိုလည်း သတ်မှတ်နိုင်သည်။

 #get first row for each team, keep original index values
df. groupby (' team ', as_index= False ). nth ( 0 )

        team points assists
0 to 18 5
2 B 19 14
5 C 11 12

အုပ်စုတစ်ခုစီ၏ ပထမဆုံး n အတန်းများကို ရယူလိုပါက nth() function သို့ တန်ဖိုးများစာရင်းကို သင်ဖြတ်သန်းနိုင်သည်ကို သတိပြုပါ။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အောက်ပါကုဒ်သည် အုပ်စုတစ်ခုစီ၏ ပထမတန်းနှစ်တန်းကို မည်သို့ရယူရမည်ကို ပြသသည်-

 #get first two rows for each team, keep original index values
df. groupby (' team ', as_index= False ). nth (( 0,1 ) )

team points assists
0 to 18 5
1 To 22 19
2 B 19 14
3 B 14 8
5 C 11 12
6 C 20 13

မှတ်ချက် – nth() လုပ်ဆောင်ချက်အတွက် စာရွက်စာတမ်းအပြည့်အစုံကို ဤနေရာတွင် ရှာဖွေနိုင်ပါသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ပန်ဒါများတွင် အခြားဘုံလုပ်ဆောင်ချက်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Pandas DataFrame ၏ ပထမတန်းကို မည်သို့ရယူရမည်နည်း။
Pandas DataFrame ရှိ ပထမတန်းကို ဖယ်ရှားနည်း
Pandas DataFrame တွင် အတန်းတစ်ခုကို ထည့်သွင်းနည်း