{"id":2591,"date":"2023-07-21T14:33:38","date_gmt":"2023-07-21T14:33:38","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/pandas-primeira-linha-de-cada-grupo\/"},"modified":"2023-07-21T14:33:38","modified_gmt":"2023-07-21T14:33:38","slug":"pandas-primeira-linha-de-cada-grupo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/pandas-primeira-linha-de-cada-grupo\/","title":{"rendered":"Pandas: como obter a primeira linha de cada grupo"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para obter a primeira linha de cada grupo em um DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n

 df. groupby<\/span> (' column_name<\/span> '). nth<\/span> ( 0<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n
 O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n
 Exemplo: Obtenha a primeira linha de cada grupo no Pandas<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],\n                   ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 29],\n                   ' assists<\/span> ': [5, 19, 14, 8, 9, 12, 13, 8]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tteam points assists\n0 to 18 5\n1 To 22 19\n2 B 19 14\n3 B 14 8\n4 B 14 9\n5 C 11 12\n6 C 20 13\n7 C 29 8\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Podemos usar o seguinte c\u00f3digo para obter a primeira linha de cada equipe:<\/span><\/p>\n
 #get first row for each team\n<\/span>df. groupby<\/span> (' team<\/span> '). nth<\/span> ( 0<\/span> )\n\n\tassist points\nteam\t\t\nAt 18 5\nB 19 14\nC 11 12<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Tamb\u00e9m podemos especificar as_index=False<\/strong> para reter os valores originais do \u00edndice:<\/span><\/p>\n
 #get first row for each team, keep original index values<\/span>\ndf. groupby<\/span> (' team<\/span> ', as_index= False<\/span> ). nth<\/span> ( 0<\/span> )\n<\/span>\n        team points assists\n0 to 18 5\n2 B 19 14\n5 C 11 12<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Observe tamb\u00e9m que voc\u00ea pode passar uma lista de valores para a fun\u00e7\u00e3o nth()<\/strong> se quiser obter as primeiras n linhas de cada grupo.<\/span><\/p>\n
 Por exemplo, o c\u00f3digo a seguir mostra como obter as duas primeiras linhas de cada grupo:<\/span><\/p>\n
 #get first two rows for each team, keep original index values\n<\/span>df. groupby<\/span> (' team<\/span> ', as_index= False<\/span> ). nth<\/span> (( 0,1<\/span> )<\/span> )\n<\/span>\nteam points assists\n0 to 18 5\n1 To 22 19\n2 B 19 14\n3 B 14 8\n5 C 11 12\n6 C 20 13<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Nota<\/strong> : Voc\u00ea pode encontrar a documenta\u00e7\u00e3o completa para a fun\u00e7\u00e3o nth()<\/strong> aqui<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras opera\u00e7\u00f5es comuns em pandas:<\/span><\/p>\n
 Como obter a primeira linha do Pandas DataFrame<\/a>
 Como remover a primeira linha no Pandas DataFrame<\/a>
 Como inserir uma linha em um DataFrame do Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para obter a primeira linha de cada grupo em um DataFrame do pandas: df. groupby (‘ column_name ‘). nth ( 0 ) O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica. 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