下面为大家分享一篇Python在groupby分组后提取指定位置记录方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起过来看看吧
在进行数据分析、数据建模时，我们首先要做的就是对数据进行处理，提取我们需要的信息。下面为大家介绍一些groupby的用法，以便能够更加方便地进行数据处理。
我们往往在使用groupby进行信息提取时，往往是求分组后样本的一些统计量（max、min，var等）。如果现在我们希望取一下分组后样本的第二条记录，倒数第三条记录，这个该如何操作呢？我们可以通过first、last来提取分组后第一条和最后一条样本。但如果我们要取指定位置的样本，就没有现成的函数。需要我们自己去写了。下面我就为大家介绍如何实现上面的功能。
1）数据介绍
action表共有3列：userid、actionType和actionTime本文来源gao@!dai!ma.com搞$$代^@码!网!，分别代表用户id，用户行为类型和行为发生时间。具体格式如下图所示：
2）分组操作
a = action.groupby('userid') b = action.groupby('userid')['actionTime'] type(a) type(b)
分组后我们可以看到a和b的数据类型是DataFrameGroupBy和SeriesGroupBy
3）取数操作
①不同用户第二次/倒数第二次操作时间
action.groupby('userid')['actionTime'].apply(lambda i:i.iloc[1] if len(i)>1 else np.nan) action.groupby('userid')['actionTime'].apply(lambda i:i.iloc[-2] if len(i)>1 else np.nan)
②不同用户某种行为第二次/倒数第二次操作时间
action[action['actionType']==2].groupby('userid')['actionTime'].apply(lambda i:i.iloc[1] if len(i)>1 else np.nan) action[action['actionType']==2].groupby('userid')['actionTime'].apply(lambda i:i.iloc[-2] if len(i)>1 else np.nan)
PS：因为有些用户可能只有一条记录，直接取可能会出错，所以我用if先做判断。
这样我们就可以提取分组后数据任意位置的样本了。
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以上就是Python在groupby分组后提取指定位置记录方法的详细内容，更多请关注搞代码gaodaima其它相关文章！
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