我有一个df这样的大约1000行:
0 1
0 1.345 2.456
1 2.123 3.564
2 0.023 3.548
3 3.457 2.456
4 1.754 3.564
5 0.905 3.548
6 3.674 7.543
7 9.443 6.4433...
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它的组织方式是每7行构成一组"数据"(数据不能在这里排序).在7行的每个"组"中,我想获得第一行,所以我的新数据框看起来像:
0 1
0 1.345 2.456
7 9.443 6.4433
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我可以通过创建一个重复1-7并仅按该列过滤的新列来解决它...
0 1 groupby_col
0 1.345 2.456 1
1 2.123 3.564 2
2 0.023 3.548 3
3 3.457 2.456 4
4 1.754 3.564 5
5 0.905 3.548 6
6 3.674 7.543 7
7 9.443 6.4433 1...
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然后...
df[df['groupby_col'] == 1]
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我有没有办法在熊猫中做到这一点,而无需创建额外的列然后过滤?
选项1:
In [54]: df.iloc[::7]
Out[54]:
0 1
0 1.345 2.4560
7 9.443 6.4433
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选项2:
In [53]: df.iloc[np.arange(len(df))%7==0]
Out[53]:
0 1
0 1.345 2.4560
7 9.443 6.4433
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