Pandas DataFrame에서 각 그룹의 첫 번째 행 가져오기
먼저, Pandas DataFrame을 만들어 보겠습니다.
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'아이디': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
'이름': ['철수', '영희', '민수', '철수', '영희', '민수'],
'점수': [90, 80, 70, 95, 85, 75]}
# DataFrame 만들기
df = pd.DataFrame(data)
방법 1: .head(1)
사용
head(1)
메서드를 사용하면 DataFrame의 상단 n개 행을 출력합니다. 각 그룹의 첫 번째 행만 출력하기 위해서는, groupby
와 함께 사용하면 됩니다.
# 각 그룹별로 첫 번째 행 출력
for name, group in df.groupby('이름'):
print(group.head(1))
방법 2: .iloc[0]
사용
iloc[0]
은 DataFrame의 첫 번째 행을 선택합니다. groupby
와 함께 사용하면 각 그룹의 첫 번째 행을 추출할 수 있습니다.
# 각 그룹별로 첫 번째 행 추출
for name, group in df.groupby('이름'):
print(group.iloc[0])
방법 3: apply
함수 사용
apply
함수를 사용하면 각 그룹에 함수를 적용할 수 있습니다. 첫 번째 행을 가져오는 함수를 만들고 apply
함수에 전달하면 됩니다.
def get_first_row(group):
return group.iloc[0]
# 각 그룹별로 첫 번째 행 추출 및 출력
df.groupby('이름').apply(get_first_row)
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'아이디': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
'이름': ['철수', '영희', '민수', '철수', '영희', '민수'],
'점수': [90, 80, 70, 95, 85, 75]}
# DataFrame 만들기
df = pd.DataFrame(data)
# 방법 1: .head(1) 사용
print("## 방법 1: .head(1) 사용")
for name, group in df.groupby('이름'):
print(group.head(1))
# 방법 2: .iloc[0] 사용
print("\n## 방법 2: .iloc[0] 사용")
for name, group in df.groupby('이름'):
print(group.iloc[0])
# 방법 3: `apply` 함수 사용
print("\n## 방법 3: `apply` 함수 사용")
def get_first_row(group):
return group.iloc[0]
df.groupby('이름').apply(get_first_row)
위 코드는 예제에서 제시된 세 가지 방법을 모두 구현합니다. 각 방법은 다음과 같이 작동합니다.
방법 1:
groupby('이름')
: '이름' 열을 기준으로 데이터를 그룹화합니다.head(1)
: 각 그룹의 상단 1개 행만 출력합니다.
iloc[0]
: 각 그룹의 첫 번째 행을 선택합니다.
apply(get_first_row)
: 각 그룹에get_first_row
함수를 적용합니다.get_first_row
함수는 각 그룹의 첫 번째 행을 반환합니다.
Pandas DataFrame에서 각 그룹의 첫 번째 행 가져오기 - 대체 방법
.reset_index() 사용:
reset_index()
메서드를 사용하면 DataFrame의 인덱스를 열로 변환할 수 있습니다. 이를 활용하여 각 그룹의 첫 번째 행을 추출할 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'아이디': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
'이름': ['철수', '영희', '민수', '철수', '영희', '민수'],
'점수': [90, 80, 70, 95, 85, 75]}
# DataFrame 만들기
df = pd.DataFrame(data)
# 각 그룹별로 첫 번째 행 추출 및 출력
for name, group in df.groupby('이름'):
print(group.reset_index(drop=True).head(1))
설명:
reset_index(drop=True)
: 인덱스를 '이름' 열로 변환하고, 원래 인덱스는 제거합니다.
idxmin() 사용:
idxmin()
메서드는 각 그룹에서 특정 열의 값이 최소인 행의 인덱스를 반환합니다. 이를 활용하여 각 그룹의 첫 번째 행을 추출할 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'아이디': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
'이름': ['철수', '영희', '민수', '철수', '영희', '민수'],
'점수': [90, 80, 70, 95, 85, 75]}
# DataFrame 만들기
df = pd.DataFrame(data)
# 각 그룹별로 첫 번째 행 인덱스 추출
first_index = df.groupby('이름')['점수'].idxmin()
# 첫 번째 행 추출 및 출력
for name, index in first_index.items():
print(df.loc[index])
groupby('이름')['점수'].idxmin()
: '이름' 열을 기준으로 그룹화하고, '점수' 열의 값이 최소인 행의 인덱스를 반환합니다.df.loc[index]
: 인덱스를 사용하여 DataFrame에서 해당 행을 추출합니다.
nlargest() 사용:
nlargest()
메서드는 특정 열의 값을 기준으로 n개의 최대값을 가진 행을 반환합니다. 이를 활용하여 각 그룹의 첫 번째 행을 추출할 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'아이디': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
'이름': ['철수', '영희', '민수', '철수', '영희', '민수'],
'점수': [90, 80, 70, 95, 85, 75]}
# DataFrame 만들기
df = pd.DataFrame(data)
# 각 그룹별로 첫 번째 행 추출 및 출력
for name, group in df.groupby('이름'):
print(group.nlargest(1, '점수'))
nlargest(1, '점수')
: '점수' 열의 값을 기준으로 1개의 최대값을 가진 행을 반환합니다.
- [Pandas
python pandas dataframe