获得每个月/年对的第一个条目答案

【问题标题】：Obtain First Entry for Each Month/Year Pair获得每个月/年对的第一个条目
【发布时间】：2020-09-25 18:01:40
【问题描述】：

我希望获得每个月/年对的第一个条目。我正在考虑构建一个 groupby 方法，但我不确定考虑到优先顺序会如何发挥作用。

     Date   Seconds
    2020-05 2748.03 
    2020-05 2748.25 
    2020-05 2777.72 
    ... ... ... ... 
    1997-12 100.22 
    1997-12  66.66
    1997-11  54.53
    1997-11  92.11
    1997-11  42.52
    1997-10 155.22  
    1997-10 115.03

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas datetime pandas-groupby

【解决方案1】：

这是groupby().head：

# change `date` to your year/month column name
df.groupby('date', sort=False).head(1)

或drop_duplicates:

df.drop_duplicates('date')

输出：

      date    Value
0  2020-05  2748.03
3  1997-10   112.67

【讨论】：

【解决方案2】：

我会假设这是一个字符串列表，如下所示：

dates = [
    "2020-05 2748.03",
    ...
    "1997-10 115.03"
]

为了按年分组，您首先需要将日期拆分为年月列和秒列，如下所示：

dates = [single_date.split(" ") for single_date in dates]

日期列表现在：

[
    ["2020-05", "2748.03"],
    ...
    ["1997-10", "115.03"],
]

现在您应该构建数据框：

df = pd.DataFrame(dates, columns =['year_month', 'seconds'], dtype = float)

现在让 groupby year_month 取秒列中的最小值

first_entries_per_month_year = df.groupby("year_month").min()

希望有所帮助

【讨论】：

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我意识到您实际上使用“秒”列作为排序的代理，但该数据的最小值不一定对应于第一个条目。我更新了信息以反映这一点。我还没有声望投票，但一旦我到达那里就会这样做！