그룹 값 중 첫 번째 값을 계산하려면 groupby.first() 메서드를 사용합니다. 처음에는 별칭을 사용하여 필요한 라이브러리를 가져옵니다. -
pandas를 pd로 가져오기;
3개의 열이 있는 DataFrame 만들기 -
dataFrame =pd.DataFrame( { "자동차":['BMW', '렉서스', 'BMW', '테슬라', '렉서스', '테슬라'],"장소":['델리',' 방갈로르','푸네','펀자브','찬디가르','뭄바이'],"단위":[100, 150, 50, 80, 110, 90] }) 이제 열별로 DataFrame 그룹화 -
groupDF =dataFrame.groupby("자동차") 그룹 값의 첫 번째 계산 및 인덱스 재설정 -
res =groupDF.first()res =res.reset_index()
예
다음은 전체 코드입니다 -
판다를 pd로 가져오기;dataFrame =pd.DataFrame( { "Car":['BMW', 'Lexus', 'BMW', 'Tesla', 'Lexus', 'Tesla'],"Place":[ '델리', '방갈로르', '푸네', '펀자브', '찬디가르', '뭄바이'],"단위":[100, 150, 50, 80, 110, 90] })print("DataFrame .. .\n",dataFrame)# 열로 DataFrame 그룹화 CargroupDF =dataFrame.groupby("Car")res =groupDF.first()res =res.reset_index()print("\n그룹 값의 첫 번째 =\n",res ) 출력
그러면 다음과 같은 출력이 생성됩니다. 반복되는 값의 첫 번째 발생이 표시됩니다. 즉, 첫 번째 그룹 값 -
DataFrame ... Car Place Units0 BMW Delhi 1001 Lexus Bangalore 1502 BMW Pune 503 Tesla Punjab 804 Lexus Chandigarh 1105 Tesla Mumbai 90First of group values =Car Place Units0 BMW Delhi 1001 Lexus Bangalore 1508 Tesla Punja