pandas - 查找与 pandas 数据框中的某个特征相关的行的第一次出现

Question

这个问题已经有答案了:

pandas group by and find first non null value for all columns [duplicate] (3 个回答)

已关闭 2 年前。

标题可能不是很清楚。我想做的是以下内容。

我有以下数据框:

df = pd.DataFrame(
    {
        "id": ["1", "2", "3", "1", "4", "5", "2", "6", "3", "1", "4"],
        "value": ["A", "A", "B", "B", "B", "C", "C", "A", "A", "D", "A"],
    },
    index=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
)

使用此数据框，我想创建一个新的数据框，其中包含第一次出现的相对于“id”列的行。因此，这意味着索引为:0、1、2、4、5 和 7 的行。

我希望问题表达得足够清楚。谢谢。

Answer 1

If you want to retain the indices as you mention

您可以执行 series.duplicated 的相反操作在 id 上使用 ~ 然后使用 bool 掩码:

df[~df['id'].duplicated()]

---

  id value
0  1     A
1  2     A
2  3     B
4  4     B
5  5     C
7  6     A