Python – 计算Pandas DataFrame中组的第一个值

在Pandas中，我们可以使用groupby()方法将数据根据某个列进行分组。然而，在进行数据分析和处理的时候，我们有时需要计算每个分组中的第一个值，比如每个用户的第一笔订单的金额。

在本文中，我们将介绍三种方法来计算Pandas DataFrame中组的第一个值。

方法一 – apply()函数

我们可以使用apply()函数来对每个分组进行操作，并使用iloc[0]选择每个分组中的第一个元素。下面是示例代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('orders.csv')
grouped_data = data.groupby('user_id')

result = grouped_data.apply(lambda x: x.iloc[0])

print(result.head())

输出结果：

   user_id order_id  amount
0       10    A1001      50
3       20    A1004      30
5       30    A1006      40

方法二 – first()函数

Pandas已经为我们提供了一个方便的函数 – first()。该函数返回每个分组的第一个元素。下面是示例代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('orders.csv')
grouped_data = data.groupby('user_id')

result = grouped_data.first()

print(result.head())

输出结果：

  order_id  amount
user_id               
10    A1001      50
20    A1004      30
30    A1006      40

方法三 – drop_duplicates()函数

我们可以使用drop_duplicates()函数去重，然后选择每个分组的第一个元素。下面是示例代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('orders.csv')

result = data.drop_duplicates(subset=['user_id']).set_index('user_id')

print(result.head())

输出结果：

       order_id  amount
user_id               
10        A1001      50
20        A1004      30
30        A1006      40

结论

本文介绍了三种方法来计算Pandas DataFrame中组的第一个值：使用apply()函数、使用first()函数和使用drop_duplicates()函数。其中，使用first()函数是最快捷和最简单的方法。无论哪种方法，选择哪种取决于你自己的编程风格和需求。