熊猫从具有相同日期的行中提取某些条目的时间答案

【问题标题】：Pandas extract time of certain entry from rows with same date熊猫从具有相同日期的行中提取某些条目的时间
【发布时间】：2021-09-21 22:42:57
【问题描述】：

我对 pandas 很陌生，我正在尝试找出如何从包含 same 和不同日期、不同卖家的行的 DataFrame 中提取时间值、不同的状态以及每个状态的时间戳。

我需要从 DataFrame 中提取 每个日期 第一次出现State = "received" 的行，并每个卖家。

正如您在上面的屏幕截图中看到的，状态 “received” 在同一日期为同一卖家显示了两次，但时间戳不同，我只需要它出现的行第一次。

PS。不幸的是，我没有尝试过任何代码，我搜索了很多，结果都是空的。任何帮助表示赞赏。

【问题讨论】：

df[df['State'] == 'Received'].groupby(['Seller', 'Date']).head(1)?
df[df['state'] == 'Received'].drop_duplicates(subset=['Seller', 'Date'])?
@It_is_Chris 给出了想要的结果。非常感谢。
非常感谢@ifly6，这也可以按要求工作！

标签： python pandas date time

【解决方案1】：

IIUC，你需要pandas.groupby：

>>> df[df["State"]=="Received"].groupby(["Date", "Seller"])["Time"].first()
Date      Seller  
6/1/2021  Seller_1    8:00:36
          Seller_2    9:45:30
6/2/2021  Seller_1    8:00:36
          Seller_2    9:33:02

如果您需要最早而不是第一个，则应使用min()。

【讨论】：

谢谢。在这种情况下， first 和 early 恰好相同，并且上述两个函数给出相同的结果。

【解决方案2】：

我会使用：

df[df['State'] == 'Received'].sort_values(by=['Seller', 'Date', 'Time']) \
    .drop_duplicates(subset=['Seller', 'Date'])

这将比分组更高效。

【讨论】：

OP 想要第一个而不是最早的所以可能不排序？
我对“第一次”的解释是一个更外行的“第一次收到”而不是“第一次在这个数据集中遇到”。当然，如果 OP 在“第一次遇到”中表示“第一次”，则 OP 可以省略 sort_values 调用。
@ifly6，感谢您的解决方案。 sort_values 似乎为 DataFrame 提供了更好的组织，并且为每个卖家在每个日期的第一个“收到”提供了相同的预期结果。