从前两组中获取前两行

Question

考虑数据框df

mux = pd.MultiIndex.from_arrays([
    list('aaaabbbbbccdddddd'),
    list('tuvwlmnopxyfghijk')
], names=['one', 'two'])

df = pd.DataFrame({'col': np.arange(len(mux))}, mux)

df

         col
one two     
a   t      0
    u      1
    v      2
    w      3
b   l      4
    m      5
    n      6
    o      7
    p      8
c   x      9
    y     10
d   f     11
    g     12
    h     13
    i     14
    j     15
    k     16

如果我按索引的第一级分组，如何优雅地获取前两组的前两行：

         col
one two     
a   t      0
    u      1
b   l      4
    m      5

Answer 1

选项 1
您可以使用 list comp 和 pd.concat:

pd.concat([g.head(2) for _, g in df.groupby(level=0)][:2])

         col
one two     
a   t      0
    u      1
b   l      4
    m      5

由于完成列表合成是不必要的开销，您可以使用 itertools.takewhile 来防止这种情况发生。

it = itertools.takewhile(lambda x: x[0] < 2, enumerate(df.groupby(level=0)))
pd.concat([g.head(2) for _, (_, g) in it])

         col
one two     
a   t      0
    u      1
b   l      4
    m      5

选项 2
我能想到的另一种可能的解决方案是预过滤你的 df 以仅保留索引级别 0 的前两个值的行，然后执行 groupby。

# 
df.loc[df.index.levels[0][:2].values].groupby(level=0).head(2)

         col
one two     
a   t      0
    u      1
b   l      4
    m      5

Answer 2

看起来很老套，但这是我尝试过的

df.groupby(level=['one']).head(2)[:4]


       col
one two 
a   t   0
u   1
b   l   4
m   5

从前两组中获取前两行

Get first two rows from first two groups

python

pandas

pandas-groupby