如何从分组数据创建数据框

Question

我有一个数据框（我们称其为“ csv”），希望对其进行分组并获取该组第一个元素的值。 例：

A   B   C  D
foo bar happy yellow
foo bar sad   green
foo ape last  laugh

我希望将其作为输出：

A   B   C
foo bar happy
foo ape last

我目前正在这样做：

grp1 = csv.groupby(['A','B'])
lst = [(A,B,csv.ix[group[0]]['C']) for (A,B),group in grp1.groups.items()]
df = DataFrame(lst,columns=['A','B','C'])
df.to_csv('grp.csv',cols=['A','B','C'],index=False)

但这似乎效率很低。 我真的必须首先创建一个列表，然后从中创建一个dataframe吗？ 是否没有办法直接创建一个dataframe ，或者对原始dataframe某种索引或其他操作，以便我可以处理每个组中的第一条记录？

Answer 1

您可以使用aggregate定义聚合函数，该函数将仅保留列的第一个元素，并删除其他元素。

    In [60]: grp = df.groupby(['A', 'B'])

    In [61]: grp.aggregate({'C': lambda c: c.ix[c.first_valid_index()]})
    Out[61]:
                 C
    A   B  
    foo ape   last
        bar  happy