pandas.core.resample.Resampler.first#

final Resampler.first(numeric_only=False, min_count=0, skipna=True)[源代码][源代码]#

计算每个组内每一列的第一个条目。

默认为跳过NA元素。

参数:
numeric_only布尔值, 默认为 False

只包含浮点数、整数、布尔列。

min_countint, 默认 -1

执行操作所需的有效值数量。如果有效值少于 min_count ,结果将是 NA。

skipna布尔值, 默认为 True

排除 NA/null 值。如果整行/整列都是 NA,结果将是 NA。

Added in version 2.2.1.

返回:
Series 或 DataFrame

每个组中的第一个值。

参见

DataFrame.groupby

对DataFrame的每一行或每一列应用一个groupby函数。

core.groupby.DataFrameGroupBy.last

计算每一列的最后一个非空条目。

core.groupby.DataFrameGroupBy.nth

从每个组中取第n行。

示例

>>> 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