Question

2020-05-13

1301

pandas dataframe pandas-groupby

这是一个数据框：

df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
                   'B' : ['1', '2','2', '4', '1']})

下面是我希望它看起来的样子，

这是我尝试过但失败了的方法。

groups = df.groupby([A])
groups.apply(lambda g: g[g[B] == g[B].first()]).reset_index(drop=True)

Answer 1

您可以执行以下操作：

df['B'] = df.groupby('A')['B'].transform('first')

或者，如果数据已经按 A 排序，如下所示：

df['B'] = df['B'].mask(df['A'].duplicated()).ffill()

输出：

     A  B
0  foo  1
1  foo  1
2  bar  2
3  bar  2
4  bar  2

Answer 2

使用 drop_duplicates + repeat

s=df.drop_duplicates('A')
s=s.reindex(s.index.repeat(df.A.value_counts()))
Out[555]: 
     A  B
0  foo  1
0  foo  1
0  foo  1
2  bar  2
2  bar  2