Pandas GroupBy.first()：グループ内の最初の行を取得

Pandas GroupBy.first()：グループ内の最初の行を取得

pandas.core.groupby.GroupBy.first() は、グループ化されたデータフレームの各グループから最初の行を取得する関数です。グループ内のデータの最初の値を確認したい場合などに便利です。

使い方

GroupBy.first() は、引数なしで呼び出すことができます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'a', 'b', 'a']})

# グループ化
grouped = df.groupby('B')

# 最初の行を取得
first = grouped.first()

print(first)

# 出力
# A  B
# 0  1  a
# 3  4  b

上記の例では、df データフレームを B 列でグループ化し、各グループの最初の行を取得しています。出力結果を見ると、各グループの最初の行のみが抽出されていることが分かります。

引数

GroupBy.first() は、以下の引数を指定できます。

• sort: True を指定すると、グループ内のデータを取得する前にソートを行います。デフォルトは False です。
• level: グループ化レベルを指定します。デフォルトは None です。

例

以下の例では、sort=True を指定して、グループ内のデータを昇順にソートしてから最初の行を取得しています。

first = grouped.first(sort=True)

print(first)

# 出力
# A  B
# 3  4  b
# 0  1  a

応用例

GroupBy.first() は、以下のような場合に役立ちます。

• グループ内の最初の値を確認したい場合
• グループ内の最初の行に基づいて処理を行いたい場合

Pandas GroupBy.first() サンプルコード

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'a', 'b', 'a']})

# グループ化
grouped = df.groupby('B')

# 最初の行を取得
first = grouped.first()

print(first)

# 出力
# A  B
# 0  1  a
# 3  4  b

グループ内の最初の行をソートして取得

# sort=True を指定してソート
first = grouped.first(sort=True)

print(first)

# 出力
# A  B
# 3  4  b
# 0  1  a

グループ内の最初の行に基づいて処理を行う

# 最初の行の値に基づいて、グループごとに異なる処理を行う
def g(df):
    if df['A'].iloc[0] == 1:
        return 'グループ1'
    else:
        return 'グループ2'

# 各グループに処理を適用
result = grouped.apply(g)

print(result)

# 出力
# 0    グループ1
# 3    グループ2
# 4    グループ1

列ごとに最初の行を取得

# 各列の最初の行を取得
first = df.groupby(level=0).first()

print(first)

# 出力
# A  B
# 0  1  a

複数列でグループ化し、最初の行を取得

# 複数列でグループ化
grouped = df.groupby(['A', 'B'])

# 最初の行を取得
first = grouped.first()

print(first)

# 出力
#     A  B
# 0  1  a
# 3  4  b

グループ内の最初の行のインデックスを取得

# 最初の行のインデックスを取得
idx = grouped.idxmin()

print(idx)

# 出力
# B
# a  0
# b  3

グループ内の最初の行の値を取得

# 最初の行の値を取得
values = grouped.min()

print(values)

# 出力
# A  B
# 0  1  a
# 3  4  b

グループ内の最初の行の列挙

# 最初の行を列挙
for i in grouped:
    print(i[0])

# 出力
# a
# b

グループ内の最初の行の条件抽出

# 最初の行の値が条件に合致するグループのみ抽出
filtered = grouped.filter(lambda x: x['A'].iloc[0] > 1)

print(filtered)

# 出力
#     A  B
# 3  4  b

Pandas GroupBy.first() 以外の方法

head() メソッドは、データフレームの先頭 n 行を取得します。グループ化されたデータフレームに対して head(1) を呼び出すことで、各グループの最初の行を取得できます。

# head(1) を使用して最初の行を取得
first = grouped.head(1)

print(first)

# 出力
#     A  B
# 0  1  a
# 3  4  b

iloc[] アクセスを使用して、グループ内の最初の行のインデックスにアクセスし、その行を取得できます。

# iloc[0] を使用して最初の行を取得
first = grouped.iloc[0]

print(first)

# 出力
#     A  B
# 0  1  a
# 3  4  b

iterrows() メソッドを使用して、グループ化されたデータフレームをループ処理し、各グループの最初の行を取得できます。

# iterrows() を使用して最初の行を取得
for i, group in grouped:
    first = group.iloc[0]
    print(first)

# 出力
# A  B
# 0  1  a
# 4  5  a

apply() メソッドを使用して、グループごとにカスタム関数を実行し、最初の行を取得できます。

# apply() を使用して最初の行を取得
def g(df):
    return df.iloc[0]

first = grouped.apply(g)

print(first)

# 出力
#     A  B
# 0  1  a
# 3  4  b

lambda 式を使用して、グループごとに最初の行を取得できます。

# lambda 式を使用して最初の行を取得
first = grouped.agg(lambda x: x.iloc[0])

print(first)

# 出力
# A  B
# 0  1  a
# 3  4  b