Question

我试图按组显示第一行（在这种情况下，Car是组）。但是，当我尝试使用下面的数据执行此操作时，我的代码显示Fred的时间为45（实际上是下一行中Betsy的时间）。我希望输出显示汽车A的第一个完整行和汽车B的第一个完整行，即使它们在时间列中包含np.nan。

有人可以帮助我了解我在做什么，为什么我的代码会像这样合并行信息？

谢谢！

import pandas as pd

test_df = pd.DataFrame({'Race':[1,1,1,2,2,2],'Car':['A','A','A','B','B','B'], 'Date':['5/1/2019','4/15/2019','3/1/2019','5/1/2019','2/1/2019','1/5/2019'],
                        'Driver':['Fred','Betsy','John','John','Frank','Frank'],'Time':[np.nan,45,46,47,44,43]})

test_df = test_df.sort_values(['Race', 'Car', 'Date'], ascending=[True, True, False]).groupby(['Car'], as_index=False).first()

Answer 1

使用.head(1)代替.first()：

输出：

   Race Car      Date Driver  Time
0     1   A  5/1/2019   Fred   NaN
3     2   B  5/1/2019   John  47.0

两者之间的区别在于如何处理NaN：link。

Answer 2

使用nth（0，dropna = False）代替first（）

test_df = test_df.sort_values(['Race', 'Car', 'Date'], ascending=[True, True, False]).groupby(['Car'], as_index=False,).nth(0,dropna=False)

输出

    Race Car   Date    Driver   Time
0    1   A   5/1/2019  Fred     NaN
3    2   B   5/1/2019  John    47.0

尝试显示分组数据的第一个实例时合并的行

2 个答案: