pandas.core.resample.Resampler.first#
- final Resampler.first(numeric_only=False, min_count=0, skipna=True, *args, **kwargs)[源代码]#
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