Python 复制dataframe groupby并获取每个组的任意成员

这个问题类似于

我有一个熊猫数据框。我想把它分成几个组，并从每个组中选择一个任意的成员，在别处定义

示例：我有一个数据帧，可以分为6组，每组4个观察值。我想根据以下内容提取观察结果：

selected = [0,3,2,3,1,3]

这与

df.groupy('groupvar').nth(n)

但是，至关重要的是，根据所选列表，每个组的n都有所不同

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谢谢

通常，您在

groupby

中执行的所有操作都应该与组无关。因此，在任何

groupby.apply（）

中，您将只获得组本身，而不是上下文。另一种方法是从组的索引中计算整个样本（以下，

索引

）的

索引

值（此处，

所选

）。请注意，数据集是按组排序的，如果要应用以下内容，则需要执行此操作

我使用

test

，我想从中选择

selected

：

In[231]: test
Out[231]: 
           score
  name          
0 A    -0.208392
1 A    -0.103659
2 A     1.645287
0 B     0.119709
1 B    -0.047639
2 B    -0.479155
0 C    -0.415372
1 C    -1.390416
2 C    -0.384158
3 C    -1.328278

selected = [0, 2, 1]
c = test.groupby(level=1).count()
In[242]: index = c.shift(1).cumsum().add(array([selected]).T, fill_value=0)
In[243]: index
Out[243]: 
      score
name       
A         0
B         5
C         4
In[255]: test.iloc[index.values[:,0]]
Out[255]: 
           score
  name          
0 A    -0.208392
2 B    -0.479155
1 C    -1.390416

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感谢@FooBar的快速回复。不幸的是，它对我不起作用：当尝试应用行

c=test.groupby（level=1.count（）

时，我得到

ValueError:level>0仅对多索引有效。我想这一定是因为我的原始数据没有索引为您的（0,1,2,0,1,2），而是（0,1,2,3,4，…）。在这里应用您的解决方案之前，您是否已按“名称”对文本进行分组？@PaoloCrosetto很抱歉反应太晚，我一定没有注意到。是的，我已经按
名称
进行了分组-这就是为什么您在数据表示中看到
名称
下的
得分
下有一行：后者是一列，而前者是索引。如果您展示一部分数据，我可以看到如何实现它——如果您在实现它时仍然有问题的话。谢谢。我设法让你的解决方案发挥作用。我没有在最后的脚本中使用它，因为我通过简化问题找到了一个更简单的解决方案。由于每组设计有4个观察值，我只需要更改“已选择”列表，并在数据框上进行简单选择。