Python Pandas：按一列分组并查看所有列的内容？答案

【问题标题】：Python Pandas : Group by one column and see the content of all columns?Python Pandas：按一列分组并查看所有列的内容？
【发布时间】：2015-07-01 22:44:10
【问题描述】：

我有一个这样的数据框：

org     group   count
org1      1       2
org2      1       2
org3      2       1
org4      3       3
org5      3       3
org6      3       3

这就是我想要的，来自“组”列中每个唯一组的一个条目：

org     group   count
org1      1       2
org3      2       1
org4      3       3

我正在使用以下 group by 命令，但我仍然可以看到所有行：

df.groupby('group').head()

有没有人知道如何获得预期的结果？

【问题讨论】：

标签： python pandas group-by aggregation

【解决方案1】：

您可以在group 上drop_duplicates 吗？

In [172]: df.drop_duplicates('group')
Out[172]:
    org  group  count
0  org1      1      2
2  org3      2      1
3  org4      3      3

此外，df.drop_duplicates(['group', 'count']) 在这种情况下也有效。

但是，这可能不是~~最好的~~一种非常灵活的方法。 @EdChum 的 Answer 提供了灵活性指导。

【讨论】：

在 100,000 行数据集上，.drop_duplicates() 需要 3.7 毫秒，而 .groupby().first().reset_index() 需要 5.3 秒——而且我猜也更清晰一些。
我有点怀疑你是否总是想在重复项中取第一项，所以我认为groupby 可以灵活地使用这种方式。但是，对于当前情况，基准测试是有意义的。谢谢@SANand

【解决方案2】：

在groupby 对象上调用first，如果要将分组索引作为列返回，则可以选择调用reset_index：

In [448]:

df.groupby('group').first().reset_index()
Out[448]:
   group   org  count
0      1  org1      2
1      2  org3      1
2      3  org4      3

【讨论】：