只用 pandas 获取每组的第一行和最后一行答案

【问题标题】：Get only the first and last rows of each group with pandas只用 pandas 获取每组的第一行和最后一行
【发布时间】：2019-05-24 10:36:59
【问题描述】：

我是 python 的新手。我有一个巨大的dataframe，有数百万行和 id。我的数据如下所示：

Time    ID  X   Y
8:00    A   23  100
9:00    B   24  110
10:00   B   25  120
11:00   C   26  130
12:00   C   27  140
13:00   A   28  150
14:00   A   29  160
15:00   D   30  170
16:00   C   31  180
17:00   B   32  190
18:00   A   33  200
19:00   C   34  210
20:00   A   35  220
21:00   B   36  230
22:00   C   37  240
23:00   B   38  250

我想按 id 和 time 对数据进行排序。我想要的预期结果是这样的”

Time    ID  X   Y
8:00    A   23  100
13:00   A   28  150
14:00   A   29  160
18:00   A   33  200
20:00   A   35  220
9:00    B   24  110
10:00   B   25  120
17:00   B   32  190
21:00   B   36  230
23:00   B   38  250
11:00   C   26  130
12:00   C   27  140
16:00   C   31  180
19:00   C   34  210
22:00   C   37  240
15:00   D   30  170

我只想选择 id 的“第一个和最后一个”并消除其余部分。预期结果如下所示：

Time    ID  X   Y
8:00    A   23  100
20:00   A   35  220
9:00    B   24  110
23:00   B   38  250
11:00   C   26  130
22:00   C   37  240
15:00   D   30  170

如何在熊猫中做到这一点？谢谢你的建议

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe group-by pandas-groupby

【解决方案1】：

使用groupby，找到每个组的head 和tail，以及concat 两者。

g = df.groupby('ID')

(pd.concat([g.head(1), g.tail(1)])
   .drop_duplicates()
   .sort_values('ID')
   .reset_index(drop=True))

    Time ID   X    Y
0   8:00  A  23  100
1  20:00  A  35  220
2   9:00  B  24  110
3  23:00  B  38  250
4  11:00  C  26  130
5  22:00  C  37  240
6  15:00  D  30  170

如果您能保证每个 ID 组有至少两行，则不需要drop_duplicates 调用。

详情

g.head(1)

    Time ID   X    Y
0   8:00  A  23  100
1   9:00  B  24  110
3  11:00  C  26  130
7  15:00  D  30  170

g.tail(1)

     Time ID   X    Y
7   15:00  D  30  170
12  20:00  A  35  220
14  22:00  C  37  240
15  23:00  B  38  250

pd.concat([g.head(1), g.tail(1)])

     Time ID   X    Y
0    8:00  A  23  100
1    9:00  B  24  110
3   11:00  C  26  130
7   15:00  D  30  170
7   15:00  D  30  170
12  20:00  A  35  220
14  22:00  C  37  240
15  23:00  B  38  250

【讨论】：

令人印象深刻..你介意向我解释一下pd.concat在groupby中的功能是什么吗？
@Arief g.head(1) 和 g.tail(1) 返回两个单独的数据帧；然后我使用pd.concat 将两个DataFrame 垂直连接在一起。 concat 和 groupby 是独立的操作。
非常感谢您提供更详细的解释。如何保存到新的csv？因为我尝试了to.csv 我得到了错误。
@Arief result.to_csv('file.csv')。如果有帮助记得采纳答案，谢谢:-)
如何考虑按时间和ID排序？因为我尝试了我的数据，我对时间数据感到困惑。

【解决方案2】：

如果您创建一个小函数来仅选择 DataFrame 的第一行和最后一行，则可以将其应用于 group-by，如下所示：

df.groupby('ID').apply(lambda x: df.iloc[[0, -1]])

正如其他人所提到的，在“ID”只有一行的情况下，也可以使用.drop_duplicates() 或类似名称过滤掉重复的行。

【讨论】：