python - pandas dataframe groupby 并返回第 n 行，除非第 n 行不存在

Question

我有一个像这样的 Pandas 数据框:

    date        id          person                      latitude    longitude
0   2016-07-11  1           rob                         41.395279   2.162126
1   2016-07-11  1           harry                       51.485146   0.041339
2   2016-07-11  1           susan                       51.496457   0.051234 
3   2016-07-11  2           lenny                       48.863281   2.339698
4   2016-07-11  2           wendy                       51.522469   -0.148812
5   2016-07-11  3           john                        51.490746   -0.022011

我想按日期和 ID 对这个数据框进行分组，然后为其他三列返回该组的第二行。如果该组只有一行，那么我希望它返回第一行(即不删除该组)。

目前我有以下内容，但这是在只有该组的一个实例的情况下出现的情况。

df_grouped = df.groupby(['date', 'id']).nth(1).reset_index()

我的目标输出是:

    date        id          person                      latitude    longitude
0   2016-07-11  1           harry                       51.485146   0.041339
1   2016-07-11  2           wendy                       51.522469   -0.148812
2   2016-07-11  3           john                        51.490746   -0.022011

任何帮助将不胜感激!谢谢。

Answer 1

一种方法是使用apply 并根据每组的行数选取行:

df.groupby(['date', 'id']).apply(lambda g: g.iloc[1,:] if g.shape[0] >= 2 else g.iloc[0,:]).reset_index(drop = True)

#         date  id  person   latitude  longitude
#0  2016-07-11   1   harry  51.485146   0.041339
#1  2016-07-11   2   wendy  51.522469  -0.148812
#2  2016-07-11   3    john  51.490746  -0.022011