从熊猫数据框中提取群体观察结果

Question

我有一个熊猫数据框。 我想从数据框的每个子组中提取一定数量的观察值，然后将它们放入新的数据框中。 例如，假设我们具有以下数据框：

         Var1    Var2
    0     1      1.2
    1     2      1.3
    2     2      1.4
    3     1      1.5
    4     1      1.6
    5     2      1.7
    6     1      1.8
    7     1      1.9
    8     2      2.0
    9     1      2.1
   10     2      2.2
   11     1      2.3

我想先按var1对其进行排序：

         Var1    Var2
    0     1      1.2
    1     1      1.5
    2     1      1.6
    3     1      1.8
    4     1      1.9
    5     1      2.1
    6     1      2.3
    7     2      1.3
    8     2      1.4
    9     2      1.7
   10     2      2.0
   11     2      2.2

然后保留每个组的前两个观察值，并将它们放入新的数据框中：

         Var1    Var2
    0     1      1.2
    1     1      1.5
    2     2      1.3
    3     2      1.4

我知道如何使用分组依据，但是我不清楚如何执行第二步。 非常感谢你的帮助。

Answer 1

将sort_values与groupby和head ：

df = df.sort_values('Var1').groupby('Var1').head(2).reset_index(drop=True)
print (df)
   Var1  Var2
0     1   1.2
1     1   1.5
2     2   1.3
3     2   1.4

---

df = df.groupby('Var1').head(2).sort_values('Var1').reset_index(drop=True)
print (df)
   Var1  Var2
0     1   1.2
1     1   1.5
2     2   1.3
3     2   1.4

iloc另一种解决方案：

df = df.groupby('Var1')['Var2']
       .apply(lambda x: x.iloc[:2])
       .reset_index(level=1, drop=True)
       .reset_index()
print (df)
   Var1  Var2
0     1   1.2
1     1   1.5
2     2   1.3
3     2   1.4

注意：

对于旧版本的熊猫， sort_values更改为sort ，而是升级至最新版本。