获取 Pandas DataFrame 的每组中最前面的 N 条记录

在数据分析中，经常需要对数据按照某个特定的列进行分组并选取每个组中的前几条数据进行分析。这个过程在 Pandas 中可以通过 groupby 方法实现。本文将介绍如何使用 Pandas 获取 DataFrame 中每组中最前面的 N 条记录。

我们先创建一个示例 DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
    'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
})
print(df)

输出：

  group  value
0     A      1
1     A      2
2     A      3
3     B      4
4     B      5
5     C      6

方法一：使用 groupby 和 head

要获取每组中最前面的 N 条记录，我们可以先按照 'group' 列进行分组，然后用 head 方法选取每个组的前 N 行。

下面是一个获取每个组中前两行的示例代码片段：

N = 2
result = df.groupby('group').head(N)
print(result)

输出：

  group  value
0     A      1
1     A      2
3     B      4
4     B      5
5     C      6

我们可以发现，这个方法对 DataFrame 进行了分组，并选取了每个组中前两行的数据。注意，如果某个组中的数据不足 N 行，那么该组的所有数据都会被选取。

方法二：使用 apply 和 nlargest

我们还可以使用 apply 方法，结合 nlargest 函数来实现同样的效果。

下面是同样获取每个组中前两行的示例代码片段：

N = 2

def get_top_n(df, n):
    return df.nlargest(n, 'value')

result = df.groupby('group').apply(get_top_n, n=N).reset_index(drop=True)
print(result)

输出：

  group  value
0     A      3
1     A      2
2     B      5
3     B      4
4     C      6

这个方法首先定义了一个 get_top_n 函数，该函数用于获取输入 DataFrame 中指定列的前 n 行数据。然后，我们使用 groupby 和 apply 方法，将每个组的数据传递给 get_top_n 函数。最后，将得到的 DataFrame 重置索引并返回。

需要注意的是，这个方法与第一个方法的区别在于，取每个组中的前 N 行是基于 'value' 列的大小而非行序号的大小排序的。

总结

本文介绍了两种获取 Pandas DataFrame 中每组中最前面的 N 条记录的方法。第一种方法使用了 groupby 和 head 方法，第二种方法使用了 apply 和 nlargest 函数。使用这些方法可以方便地对 DataFrame 进行分组并获取每个组中的前几条数据进行分析。