Spec-Zone.ru › pandas 1

pandas.core.groupby.GroupBy.first

finalGroupBy.first(numeric_only=False, min_count=- 1)[source]

Вычислить первую непустую запись каждого столбца.

Параметры
numeric_only:bool, по умолчанию False

Включать только столбцы с плавающей запятой, целыми числами и булевыми значениями.

min_count:int, по умолчанию -1

Требуемое количество допустимых значений для выполнения операции. Если присутствует меньше min_count не-NA значений, результат будет NA.

Возвращает
Series или DataFrame

Первая непустая запись значений в каждой группе.

См. также

DataFrame.groupby

Применение функции groupby к каждой строке или столбцу DataFrame.

DataFrame.core.groupby.GroupBy.last

Вычислить последнюю непустую запись каждого столбца.

DataFrame.core.groupby.GroupBy.nth

Взять n-ую строку из каждой группы.

Примеры

>>> df = pd.DataFrame(dict(A=[1, 1, 3], B=[None, 5, 6], C=[1, 2, 3],
...                        D=['3/11/2000', '3/12/2000', '3/13/2000']))
>>> df['D'] = pd.to_datetime(df['D'])
>>> df.groupby("A").first()
     B  C          D
A
1  5.0  1 2000-03-11
3  6.0  3 2000-03-13
>>> df.groupby("A").first(min_count=2)
    B    C          D
A
1 NaN  1.0 2000-03-11
3 NaN  NaN        NaT
>>> df.groupby("A").first(numeric_only=True)
     B  C
A
1  5.0  1
3  6.0  3

© 2008–2022, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/1.5.0/reference/api/pandas.core.groupby.GroupBy.first.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API