<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para obter as primeiras N linhas por grupo em um DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n Esta sintaxe espec\u00edfica retornar\u00e1 as 2<\/strong> primeiras linhas por grupo.<\/span><\/p>\n Simplesmente altere o valor na fun\u00e7\u00e3o head()<\/strong> para retornar um n\u00famero diferente de linhas superiores.<\/span><\/p>\n Os exemplos a seguir mostram como usar essa sintaxe com o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como retornar as 2 primeiras linhas, agrupadas pela vari\u00e1vel team<\/strong> :<\/span><\/p>\n A sa\u00edda mostra as 2 primeiras linhas, agrupadas por vari\u00e1vel de equipe<\/strong> .<\/span><\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como retornar as 2 primeiras linhas, agrupadas por vari\u00e1veis de equipe<\/strong> e posi\u00e7\u00e3o<\/strong> :<\/span><\/p>\n A sa\u00edda mostra as 2 primeiras linhas, agrupadas por vari\u00e1veis de equipe<\/strong> e posi\u00e7\u00e3o<\/strong> .<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras opera\u00e7\u00f5es comuns em pandas:<\/span><\/p>\n Pandas: como encontrar valores \u00fanicos em uma coluna<\/a> Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para obter as primeiras N linhas por grupo em um DataFrame do pandas: df. groupby (‘ group_column ‘). head ( 2 ). reset_index (drop= True ) Esta sintaxe espec\u00edfica retornar\u00e1 as 2 primeiras linhas por grupo. Simplesmente altere o valor na fun\u00e7\u00e3o head() para retornar um n\u00famero diferente […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-3308","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n df. groupby<\/span> (' group_column<\/span> '). head<\/span> ( 2<\/span> ). reset_index<\/span> (drop= True<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n ' position<\/span> ': ['G', 'G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'F', 'F', 'F'],\n ' points<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4, 7, 7]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team position points\n0 AG 5\n1 AG 7\n2 AG 7\n3 AF 9\n4AF 12\n5 BG 9\n6 BG 9\n7 BF 4\n8 BF 7\n9 BF 7\n<\/strong><\/pre>\n Exemplo 1: Obtenha as primeiras N linhas agrupadas por uma coluna<\/strong><\/span><\/h2>\n
#get top 2 rows grouped by team\ndf. groupby<\/span> (' team<\/span> '). head<\/span> ( 2<\/span> ). reset_index<\/span> (drop= True<\/span> )\n<\/span><\/span>\n team position points\n0 A G 5\n1 A G 7\n2 B G 9\n3 B G 9\n<\/strong><\/pre>\n Exemplo 2: obtenha as primeiras N linhas agrupadas por v\u00e1rias colunas<\/strong><\/span><\/h2>\n
#get top 2 rows grouped by team and position\ndf. groupby<\/span> ([' team<\/span> ', ' position<\/span> ']). head<\/span> ( 2<\/span> ). reset_index<\/span> (drop= True<\/span> )\n<\/span>\nteam position points\n0 A G 5\n1 A G 7\n2 A F 9\n3 A F 12\n4 B G 9\n5 B G 9\n6 B F 4\n7 B F 7<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Pandas: como encontrar valores \u00fanicos em m\u00faltiplas colunas<\/a>
Pandas: como contar ocorr\u00eancias de valores espec\u00edficos em uma coluna<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"