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, groupby와 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. groupby와 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 그룹에 get_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.

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