我是python的新手。我有一个巨大的dataframe
,具有数百万的行和ID。我的数据如下:
Time ID X Y
8:00 A 23 100
9:00 B 24 110
10:00 B 25 120
11:00 C 26 130
12:00 C 27 140
13:00 A 28 150
14:00 A 29 160
15:00 D 30 170
16:00 C 31 180
17:00 B 32 190
18:00 A 33 200
19:00 C 34 210
20:00 A 35 220
21:00 B 36 230
22:00 C 37 240
23:00 B 38 250
我想对ID和时间上的数据进行排序。我期望的结果是这样的
Time ID X Y
8:00 A 23 100
13:00 A 28 150
14:00 A 29 160
18:00 A 33 200
20:00 A 35 220
9:00 B 24 110
10:00 B 25 120
17:00 B 32 190
21:00 B 36 230
23:00 B 38 250
11:00 C 26 130
12:00 C 27 140
16:00 C 31 180
19:00 C 34 210
22:00 C 37 240
15:00 D 30 170
,我只想选择ID的“第一个和最后一个”,并消除其余的。预期结果如下:
Time ID X Y
8:00 A 23 100
20:00 A 35 220
9:00 B 24 110
23:00 B 38 250
11:00 C 26 130
22:00 C 37 240
15:00 D 30 170
在大熊猫中怎么做?谢谢你的建议
答案 0 :(得分:2)
使用groupby
,为每个组分别找到head
和tail
,然后分别为concat
。
g = df.groupby('ID')
(pd.concat([g.head(1), g.tail(1)])
.drop_duplicates()
.sort_values('ID')
.reset_index(drop=True))
Time ID X Y
0 8:00 A 23 100
1 20:00 A 35 220
2 9:00 B 24 110
3 23:00 B 38 250
4 11:00 C 26 130
5 22:00 C 37 240
6 15:00 D 30 170
如果您可以保证每个ID组至少有 两行,则不需要drop_duplicates
调用。
详细信息
g.head(1)
Time ID X Y
0 8:00 A 23 100
1 9:00 B 24 110
3 11:00 C 26 130
7 15:00 D 30 170
g.tail(1)
Time ID X Y
7 15:00 D 30 170
12 20:00 A 35 220
14 22:00 C 37 240
15 23:00 B 38 250
pd.concat([g.head(1), g.tail(1)])
Time ID X Y
0 8:00 A 23 100
1 9:00 B 24 110
3 11:00 C 26 130
7 15:00 D 30 170
7 15:00 D 30 170
12 20:00 A 35 220
14 22:00 C 37 240
15 23:00 B 38 250