Получение первой строки каждой группы в DataFrame Pandas

Быстрый ответ

Для того чтобы получить первую строку из каждой группы в DataFrame, воспользуйтесь методом groupby в сочетании с nth(0):

first_rows = df.groupby('group_column').nth(0).reset_index()

Этим способом вы получите DataFrame, в котором представлены первые записи каждой группы по указанному столбцу 'group_column'.

Вариации и альтернативы: пространство выбора

Различные подходы к достижению результата

Различные ситуации требуют разных подходов. Взгляните на некоторые из возможных вариантов:

• Если вам необходимо работать с нечисловыми данными или обрабатывать пропущенные значения, то примените метод .first():

  Python

  Скопировать код

  first_rows = df.groupby('group_column').first().reset_index()

• Если требуется получить более одной строки для каждой группы, воспользуйтесь методом .head(n):

  Python

  Скопировать код

  first_two_rows = df.groupby('group_column').head(2).reset_index(drop=True)

• Для быстрого извлечения первых уникальных записей из столбца используйте функцию drop_duplicates():

  Python

  Скопировать код

  first_unique_rows = df.drop_duplicates(subset='group_column', keep='first')

Индивидуальный подход: точное решение

Метод apply позволяет настроить результаты под конкретные требования:

def get_first_row(group):
    return group.sort_values('some_column', ascending=True).head(1)

first_custom_rows = df.groupby('group_column').apply(get_first_row).reset_index(drop=True)

Работа с MultiIndex

При работе с MultiIndex воспользуйтесь параметром level для группировки и выбора данных:

first_rows_multiindex = df.groupby(level='group_column_level').first()

Особенности работы с методами:

• .nth(0) выберет самую первую запись, независимо от того, является ли она NaN.
• .first() игнорирует строки с NaN, выбирая вместо них первую валидную запись.

Профессиональное программирование

Группировка по нескольким уровням

В сложных случаях применяйте группировку по нескольким столбцам:

first_rows_two_levels = df.groupby(['level1', 'level2']).first().reset_index()

Оптимизация процесса

Избегайте использования .iterrows() для выбора данных. Этот метод работает медленно, особенно при обработке больших объемов данных.

Визуализация: ясные примеры

Представьте ситуацию, когда в школьном дворе выбирают команду:

Перед группировкой:

🧑‍🤝‍🧑🏫 Школьный двор DataFrame
-------------------------
Класс | Имя   | Хобби  
-------------------------
5     | Алиса | 🎨    
5     | Боб   | ⚽️    
4     | Кэрол | 🎻    
4     | Дейв  | 🏀

Применяем groupby и .first():

df.groupby('Грейд').first()

После группировки:

🧑‍🤝‍🧑🏫 Капитаны DataFrame
-------------------------
Класс | Имя   | Хобби  
-------------------------
5     | Алиса | 🎨     # Капитан класса – Алиса
4     | Кэрол | 🎻     # Капитан класса – Кэрол

У каждого класса есть свой капитан, выбранный первым — аналогично тому, как метод .first() определяет первую запись для каждой группы.

Глубинное изучение: сила знаний

При комплексной группировке и трансформации

• Для сложной агрегации используйте .agg() в сочетании с groupby.
• Чтобы сохранить форму DataFrame и одновременно обрабатывать группы, применяйте .transform().

Важные методы доступа

• Для работы с датами и временем используйте dt:

  Python

  Скопировать код

  df['timestamp_column'].dt.date

• Для выполнения операций со строками используйте str:

  Python

  Скопировать код

  df['text_column'].str.upper()

Реалии работы с данными

Вы столкнетесь с:

• Обработкой пропусков при группировке.
• Решением проблем с дублирующимися значениями.
• Управлением производительностью при обработке крупных наборов данных.

Полезные материалы

1. Документация Pandas – метод groupby().
2. Real Python – Руководство по группировке данных в Pandas.
3. Руководство пользователя Pandas – принципы работы groupby.
4. YouTube – Учебное пособие по groupby в Pandas.
5. Towards Data Science – Понимание работы GroupBy в Pandas.
6. Stackoverflow – Как получить первую строку каждой группы в Pandas.