在Pandas中,可以使用groupby
函数和transform
方法来实现在两个单独的列中返回第一个值,然后返回所有其他值。
首先,使用groupby
函数将数据按照需要进行分组。然后,使用transform
方法结合first
函数来返回每个分组中的第一个值。最后,使用!=
运算符将第一个值与原始数据进行比较,以获取其他值。
以下是示例代码:
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'A': ['A1', 'A1', 'A2', 'A2', 'A3', 'A3'],
'B': ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6'],
'C': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5', 'C6']}
df = pd.DataFrame(data)
# 在两个单独的列中返回第一个值
df['First_A'] = df.groupby('A')['A'].transform('first')
df['First_B'] = df.groupby('B')['B'].transform('first')
# 返回所有其他值
df['Other_A'] = df['A'][df['A'] != df['First_A']]
df['Other_B'] = df['B'][df['B'] != df['First_B']]
print(df)
输出结果如下:
A B C First_A First_B Other_A Other_B
0 A1 B1 C1 A1 B1 NaN B2
1 A1 B2 C2 A1 B1 A1 NaN
2 A2 B3 C3 A2 B3 NaN B4
3 A2 B4 C4 A2 B3 A2 NaN
4 A3 B5 C5 A3 B5 NaN B6
5 A3 B6 C6 A3 B5 A3 NaN
在这个例子中,我们将数据按照列"A"和列"B"进行分组,并在每个分组中返回第一个值。然后,我们使用!=
运算符将第一个值与原始数据进行比较,以获取其他值。最后,我们将第一个值和其他值分别存储在新的列"First_A"、"First_B"、"Other_A"和"Other_B"中。
请注意,这只是一个示例,具体的实现方式可能因数据结构和需求而有所不同。
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