pandas.core.resample.Resampler.first#

окончательный Resampler.первый(numeric_only=False, min_count=0, skipna=True, *args, **kwargs)[источник]#

Вычислить первую запись каждого столбца в каждой группе.

По умолчанию пропускает элементы NA.

Параметры:

numeric_onlybool, по умолчанию False: Включать только столбцы с типами float, int, boolean.
min_countint, по умолчанию -1: Необходимое количество допустимых значений для выполнения операции. Если меньше чем min_count присутствуют допустимые значения, результат будет NA.
skipnabool, по умолчанию True: Исключить значения NA/null. Если вся строка/столбец NA, результат будет NA.

Добавлено в версии 2.2.1.

Возвращает:

Series или DataFrame: Первые значения в каждой группе.

Смотрите также

DataFrame.groupby: Применить функцию groupby к каждой строке или столбцу DataFrame.
pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.last: Вычислить последнюю непустую запись каждого столбца.
pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.nth: Взять n-ю строку из каждой группы.

Примеры

>>> df = pd.DataFrame(dict(A=[1, 1, 3], B=[None, 5, 6], C=[1, 2, 3],
...                        D=['3/11/2000', '3/12/2000', '3/13/2000']))
>>> df['D'] = pd.to_datetime(df['D'])
>>> df.groupby("A").first()
     B  C          D
A
1  5.0  1 2000-03-11
3  6.0  3 2000-03-13
>>> df.groupby("A").first(min_count=2)
    B    C          D
A
1 NaN  1.0 2000-03-11
3 NaN  NaN        NaT
>>> df.groupby("A").first(numeric_only=True)
     B  C
A
1  5.0  1
3  6.0  3