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獲取數(shù)據(jù)幀第一行的正確方法是什么?

獲取數(shù)據(jù)幀第一行的正確方法是什么?

揚(yáng)帆大魚 2023-12-29 17:13:04
我使用這段代碼獲取dataframe中速度為0的數(shù)據(jù),然后根據(jù)緯度、經(jīng)度、年、月和日對(duì)dataframe進(jìn)行分組。分組后,獲取每組的第一個(gè)upload_time_add_8hour和最后一個(gè)。如果第一組和最后一組upload_time_add_8hour相差超過5分鐘,則獲取每組的第一行數(shù)據(jù),最后將這些數(shù)據(jù)保存到csv中。upload_time_add_8hourupload_time_add_8hour我認(rèn)為我的代碼不夠簡(jiǎn)潔。我用來df_first_row  = sub_df.iloc[0:1,:]獲取數(shù)據(jù)框中的第一行,我使用upload_time_add_8hour_first = sub_df['upload_time_add_8hour'].iloc[0]和upload_time_add_8hour_last = sub_df['upload_time_add_8hour'].iloc[-1]來獲取特定列的第一個(gè)元素和最后一個(gè)元素。有沒有更合適的方法呢?
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2 回答

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青春有我

TA貢獻(xiàn)1784條經(jīng)驗(yàn) 獲得超8個(gè)贊

要獲取列的第一個(gè)和最后一個(gè)元素,您的選擇已經(jīng)是最有效/正確的方法。

為了獲得第一行,我個(gè)人更喜歡使用 DataFrame.head(1),因此對(duì)于您的代碼,如下所示:

df_first_row ?= sub_df.head(1)

我沒有研究 head() 方法在 Pandas 中是如何定義的及其性能影響,但在我看來,它提高了可讀性并減少了與索引的一些潛在混淆。

在其他示例中,您可能還會(huì)找到sub_df.iloc[0],但此選項(xiàng)將返回 ,pandas.Series其中包含 DataFrame 列名稱的索引。?sub_df.head(1)將返回一個(gè) 1 行 DataFrame,其結(jié)果與sub_df.iloc[0:1,:]


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反對(duì) 回復(fù) 2023-12-29
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幕布斯7119047

TA貢獻(xiàn)1794條經(jīng)驗(yàn) 獲得超8個(gè)贊

你的出路要么是groupby().agg要么df. agg


如果您需要它,您可以根據(jù)設(shè)備


#sub_df.groupby('device_id')['upload_time_add_8hour'].agg(['first','last'])



sub_df.groupby('device_id')['upload_time_add_8hour'].agg([('upload_time_add_8hour_first','first'),('upload_time_add_8hour_last ','last')]).reset_index()



device_id upload_time_add_8hour_first    upload_time_add_8hour_last 

0       1101              10/1/2020 0:03             10/7/2020 13:04

如果您不希望按照設(shè)備使用它,也許可以嘗試


sub_df['upload_time_add_8hour'].agg({'upload_time_add_8hour_first': lambda x: x.head(1),'upload_time_add_8hour_last': lambda x: x.tail(1)})


upload_time_add_8hour_first  0      10/1/2020 0:03

upload_time_add_8hour_last   19    10/7/2020 13:04


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反對(duì) 回復(fù) 2023-12-29
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