python - 迭代 Pandas groupby 对象的子集

Question

我有一个 Pandas groupby 对象，我想迭代前 n 个组。我试过:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':['a','a','a','b','b','c','c','c','c','d','d'],
                   'B':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]})

df_grouped = df.groupby('A')
i = 0
n = 2 # for instance
for name, group in df_grouped:
    #DO SOMETHING
    if i == n: 
        break
    i += 1 

和

group_list = list(df_grouped.groups.keys())[:n]
for name in group_list:
    group = df_grouped.get_group(name)
    #DO SOMETHING

但我想知道是否有更优雅/Pythonic 的方法来做到这一点？

我的实际 groupby 中有 1000 个组，我只想对一个子集执行操作，只是为了获得整个数据的印象。

Answer 1

您可以使用原始 df 进行过滤，然后我们可以完成您需要做的所有其他操作

yourdf=df[df.groupby('A').ngroup()<=1]

<小时/>

yourdf=df[pd.factorize(df.A)[0]<=1]