我希望變量出現(xiàn)在我的數(shù)據(jù)框中的第一個和最后一個日期： datetime A2019-03-04 00:03 12019-03-04 00:04 12019-03-04 00:05 22019-03-04 00:06 2 2019-03-04 00:07 12019-03-04 00:08 22019-03-04 00:09 32019-03-04 00:10 32019-03-04 00:11 32019-03-04 00:12 42019-03-04 00:13 3所需的輸出：A First Last1 2019-03-04 00:03 2019-03-04 00:072 2019-03-04 00:05 2019-03-04 00:083 2019-03-04 00:09 2019-03-04 00:134 2019-03-04 00:12 2019-03-04 00:12我試過這個：data_df=pd.Series({x : y.datetime.tolist() for x , y in df.groupby('A')})data_df=pd.DataFrame({'A':data_df.index, 'datetime':data_df.values})data_df我有這個輸出A datetime1 [2019-03-04 00:03,2019-03-04 00:04,2019-03-04 00:07]2 [2019-03-04 00:05,2019-03-04 00:06,2019-03-04 00:08]3 [2019-03-04 00:09,2019-03-04 00:10,2019-03-04 00:11,2019-03-04 00:13]4 [2019-03-04 00:12]
1 回答
滄海一幻覺
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agg在groupby對象上使用并傳遞函數(shù)列表：
In[108]:
df.groupby('A').agg(['first','last'])
Out[108]:
datetime
first last
A
1 2019-03-04 00:03:00 2019-03-04 00:07:00
2 2019-03-04 00:05:00 2019-03-04 00:08:00
3 2019-03-04 00:09:00 2019-03-04 00:13:00
4 2019-03-04 00:12:00 2019-03-04 00:12:00
如果需要，您可以致電reset_index：
In[109]:
df.groupby('A').agg(['first','last']).reset_index()
Out[109]:
A datetime
first last
0 1 2019-03-04 00:03:00 2019-03-04 00:07:00
1 2 2019-03-04 00:05:00 2019-03-04 00:08:00
2 3 2019-03-04 00:09:00 2019-03-04 00:13:00
3 4 2019-03-04 00:12:00 2019-03-04 00:12:00
這要求first并last為每個組
更新 感謝@Wen-Ben 的建議，如果我們選擇單列，那么這不會在 df 中創(chuàng)建多索引：
In[110]:
df.groupby('A')['datetime'].agg(['first','last'])
Out[110]:
first last
A
1 2019-03-04 00:03:00 2019-03-04 00:07:00
2 2019-03-04 00:05:00 2019-03-04 00:08:00
3 2019-03-04 00:09:00 2019-03-04 00:13:00
4 2019-03-04 00:12:00 2019-03-04 00:12:00
與您想要的輸出相匹配
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