Spec-Zone.ru › pandas 2

pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.first

DataFrameGroupBy.first(numeric_only=False, min_count=-1, skipna=True)[source]

Вычисление первой записи каждого столбца в каждой группе.

По умолчанию пропускает элементы NA.

Параметры:
numeric_only:bool, по умолчанию False

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

min_count:int, по умолчанию -1

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

skipna:bool, по умолчанию True

Исключить значения NA/null. Если вся строка/столбец содержит NA, результат будет NA.

Введено в версии 2.2.1.

Возвращаемое значение:
Серия или DataFrame

Первые значения в каждой группе.

См. также

DataFrame.groupby

Применение функции groupby к каждой строке или столбцу DataFrame.

pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.last

Вычисление последней не-null записи каждого столбца.

pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.nth

Взятие n-ой строки 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/2.2.2/reference/api/pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.first.html

Spec-Zone.ru

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