在熊猫中分配组的第一行

Question

我想分配一个组的第一行。

输入：

df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'A', 'B', 'B'],
                   'col2': [1, 1, 2, 3],
                   'col3': ['value1', 'value2', 'value3', 'value4']})                   

我尝试了：

df.groupby(['col1', 'col2']).first()

但是我只得到第一排。

我想要这样的输出:

col1 col2 col3    first_row
A    1    value1  True
A    1    value2  False
B    2    value3  True
B    3    Value4  True

Answer 1

没有分组的替代方案:

df['first_row'] = df.col1.shift().ne(df.col1) | df.col2.shift().ne(df.col2) 

结果:

  col1  col2    col3  first_row
0    A     1  value1       True
1    A     1  value2      False
2    B     2  value3       True
3    B     3  value4       True

Answer 2

使用groupby.cumcount和eq。如果累积计数等于0，则它是第一行：

df['first_row'] = df.groupby(['col1', 'col2']).cumcount().eq(0)

[出去]

  col1  col2    col3  first_row
0    A     1  value1       True
1    A     1  value2      False
2    B     2  value3       True
3    B     3  value4       True