Pandas：在分组内进行分组和切割

Question

Pandas：在分组内进行分组和切割

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我有一个类似于这样的pandas数据框：

userid   name       date
1           name1    2016-06-04
1           name2    2016-06-05
1           name3    2016-06-04
1           name1    2016-06-06
2           name23   2016-06-01
2           name2    2016-06-01
3           name1    2016-06-03
3           name6    2016-06-03
3           name12   2016-06-03
3           name65   2016-06-04

因此，我希望保留用户的行数据直到第一个日期事件，并将其余部分剪切。

最终数据框如下：

userid   name       date
1           name1    2016-06-04
1           name2    2016-06-04
2           name23   2016-06-01
2           name2    2016-06-01
3           name1    2016-06-03
3           name6    2016-06-03
3           name12   2016-06-03



userid     int64
name      object
time      object

时间列中的数据点的type()是datetime.date

因此，任务涉及按userid分组，按日期排序，然后仅保留第一个（最早）日期的行。

- Dawny33

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- jezrael · Accepted Answer

你可以通过 sort_values 按列 date 对 DataFrame 进行排序，然后使用 apply 和 boolean indexing 进行分组 - 获取所有第一个值的行：

df = df.sort_values('date')
       .groupby('userid')
       .apply(lambda x: x[x.date == x.date.iloc[0]])
       .reset_index(drop=True)

print (df)
   userid    name       date
0       1   name1 2016-06-04
1       1   name3 2016-06-04
2       2  name23 2016-06-01
3       2   name2 2016-06-01
4       3   name1 2016-06-03
5       3   name6 2016-06-03
6       3  name12 2016-06-03