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
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