pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.first

DataFrameGroupBy.first(numeric_only=False, min_count=-1, skipna=True)

计算每个组内每列的第一个条目。

默认为跳过 NA 元素。

Parameters:

numeric_onlybool，默认 False

仅包括浮点数、整数、布尔列。

min_countint，默认为 -1

执行操作所需的有效值数量。如果有效值少于 min_count，则结果将为 NA。

<strong>skipna</strong>bool, default True

排除 NA/null 值。如果整行/整列都是 NA，则结果为 NA。

在 2.2.1 版本加入.

Returns:

Series 或 DataFrame

组内的第一个值。

参见

DataFrame.groupby

将函数 groupby 应用于 DataFrame 的每一行或每一列。

pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.last

计算每列的最后一个非空条目。

pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.nth

从每个组中获取第 n 行。

Examples

>>> df = pd.DataFrame(dict(A=[1, 1, 3], B=[None, 5, 6], C=[1, 2, 3],
...                        D=['3/11/2000', '3/12/2000', '3/13/2000']))
>>> df['D'] = pd.to_datetime(df['D'])
>>> df.groupby("A").first()
     B  C          D
A
1  5.0  1 2000-03-11
3  6.0  3 2000-03-13
>>> df.groupby("A").first(min_count=2)
    B    C          D
A
1 NaN  1.0 2000-03-11
3 NaN  NaN        NaT
>>> df.groupby("A").first(numeric_only=True)
     B  C
A
1  5.0  1
3  6.0  3