python - 如何通过满足特定条件的 Pandas 获得组中的第一项？

Question

我有以下代码:

grouped_stats = stats.groupby( stats.last_mv.ne( stats.last_mv.shift()).cumsum() )

last_mv 是十进制值在上面的代码中，我按连续值分组

我正在尝试两种方法来获得比组 last_mv 值中的第一项高 0.25% 的第一个值。换句话说，我按连续的 last_mv 值分组，我想选择每个组中的第一个，乘以 1.025，然后找到组中与该值匹配的第一个值(如果存在)

我试过:

grouped_stats.filter(lambda x: x.last_mv >= (x.first().last_mv * 1.025))

但我无法使用 .first() 访问组中的第一行，因为我假设我不会访问

我也试过

grouped_stats.loc[ grouped_stats.last_mv >= (grouped_stats.first().last_mv * 1.025) ]

但我收到错误:“无法访问‘DataFrameGroupBy’对象的可调用属性‘loc’，请尝试使用‘apply’方法”

Answer 1

我相信你需要transform对于大小与原始 DataFrame 相同的 Series，每组填充第一个值:

stats[ stats.last_mv >= (grouped_stats.last_mv.transform('first') * 1.025) ]