Панды в каждой n-й строке из каждой группы
Предположим, что в группах будет более n участников, я хочу взять каждую n-ю строку из каждой группы. Я посмотрел https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/generated/pandas.core.groupby.GroupBy.nth.html, но для этого требуется только одна строка из каждой группы.
Например:
import pandas as pd
x = pd.DataFrame.from_dict({'a': [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3], 'b': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]})
a b
0 1 1
1 1 2
2 2 3
3 2 4
4 2 5
5 3 6
6 3 7
7 3 8
8 3 9
9 3 10
10 3 11
11 3 12
И если мы сохраним каждую вторую строку, это будет желаемый результат:
a b
1 1 2
3 2 4
6 3 7
8 3 9
10 3 11
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
2
0
64
1
Перейти к ответу
Данный вопрос помечен как решенный
Ответы 1
Ответ принят как подходящий
Используйте GroupBy.cumcount по модулю и сравните по 1:
out = x[x.groupby('a').cumcount() % 2 == 1]
print (out)
a b
1 1 2
3 2 4
6 3 7
8 3 9
10 3 11
Как это работает:
print (x.assign(counter=x.groupby('a').cumcount(),
mod2 = x.groupby('a').cumcount() % 2,
mask = x.groupby('a').cumcount() % 2 == 1))
a b counter mod2 mask
0 1 1 0 0 False
1 1 2 1 1 True
2 2 3 0 0 False
3 2 4 1 1 True
4 2 5 2 0 False
5 3 6 0 0 False
6 3 7 1 1 True
7 3 8 2 0 False
8 3 9 3 1 True
9 3 10 4 0 False
10 3 11 5 1 True
11 3 12 6 0 False
Еще одна идея с iloc в GroupBy.apply:
out = x.groupby('a', group_keys=False)[x.columns].apply(lambda x: x.iloc[1::2])
@BaronYugovich - Тогда должно быть решение x.groupby('a', group_keys=False)[x.columns].apply(lambda x: x.iloc[1::2])
—
10.05.2024 13:32
Другие вопросы по теме
Сохраняйте столбцы и строки, содержащие «FAIL», в фрейме данных pandas
При приеме данных из CSV в XLSX через Pandas и XLSXwriter возникает ошибка отображения чисел в виде текста
Pandas отображает несколько столбцов с помощью фильтра
Как мне извлечь из xml значение «xml:id» в Python, используя ElementTree, в фрейм данных?
Выбор значений экстремальных температур из столбца фрейма данных pandas, где процесс выбора включает в себя несколько усложняющих условий
Использование pandas read_excel с определенной точностью с плавающей запятой, когда текст присутствует в столбцах/строках данных
Как использовать кусочно/частично .diff() или .pct_change() для строк?
Pandas read_json Будущее предупреждение: поведение to_datetime с unit при синтаксическом анализе строк устарело
Как я могу проверить, имеет ли последняя строка кадра данных метку времени между двумя значениями времени?
Сопоставление строки и столбца с числовыми условиями без итерации
Похожие вопросы
Событие Odoo onchange для счета-фактуры_статуса продажи. Заказ не срабатывает
Чтение CSV-файлов с помощью Pyarrow
Анализ дискуссионного форума дает мне только первый комментарий пользователя, но не ответы других пользователей
Сохраняйте столбцы и строки, содержащие «FAIL», в фрейме данных pandas
Интерактивные фигуры Matplotlib с подсветкой
Текст созданной на графике круговой диаграммы выходит за границу страницы
Ожидаемый экземпляр LP_c_short вместо _ctypes.PyCStructType
Как получить файл, отправленный из колбы с помощью Curl?
Как получить значение в файле JSON с помощью data.get
Неподдерживаемые типы операндов для +: «Конфигурация» и «str»
Спасибо, а может ли что-то подобное работать?
x.groupby('a').iloc[::2, :]