我尝试从每个组的第一行中提取c列，但是很难理解为什么g['c'].nth(0)方法不能保留组索引。任何想法？
>>> df = pd.DataFrame({'a': [1, 1, 2, 2], 'b': ['b', 'b', 'b', 'a'], 'c': [1, 2, 3, 4]})
>>> g = df.groupby(['a', 'b'])
>>> g.nth(0)
c
a b
1 b 1
2 a 4
b 3
>>> g['c'].nth(0)
0 1
2 3
3 4
Name: c, dtype: int64
>>>
>>> df = pd.DataFrame({'a': [1, 1, 2, 2], 'b': ['b', 'b', 'b', 'a'], 'c': [1, 2, 3, 4]})
>>> g = df.groupby(['a', 'b'])
>>> g.nth(0)
c
a b
1 b 1
2 a 4
b 3
>>> g['c'].nth(0)
0 1
2 3
3 4
Name: c, dtype: int64
>>> g.nth(0)['c']
a b
1 b 1
2 a 4
b 3
Name: c, dtype: int64
>>>
为什么
g.nth(0)['c']和g['c'].nth(0)不返回相同的系列（包括索引）？更新资料
有趣的观察：
>>> g['c'].first()
a b
1 b 1
2 a 4
b 3
Name: c, dtype: int64
这正是我想要的，并且行为与
g['c'].nth(0)不同。 最佳答案
我添加了新列d以进行更好的测试：
import pandas as pd
import numpy as np
import io
df = pd.DataFrame({'a': [1, 1, 2, 2], 'b': ['b', 'b', 'b', 'a'], 'c': [1, 2, 3, 4], 'd': [1, 2, 3, 4]})
print df
# a b c d
#0 1 b 1 1
#1 1 b 2 2
#2 2 b 3 3
#3 2 a 4 4
g = df.groupby(['a', 'b'])
#return SeriesGroupBy object and then apply nth
print g['c']
#<pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x0000000014ED4EF0>
print g['c'].head()
#0 1
#1 2
#2 3
#3 4
#Name: c, dtype: int64
print g['c'].nth(0)
#0 1
#2 3
#3 4
#Name: c, dtype: int64
#return dataframe and then select c
print g.nth(0)
# c d
#a b
#1 b 1 1
#2 a 4 4
# b 3 3
print g.nth(0)['c']
#a b
#1 b 1
#2 a 4
# b 3
#Name: c, dtype: int64
编辑：
为什么我需要将nth应用于整个分组数据框
因为您首先需要对所有组应用函数
nth，然后再获取组的第一行。我尝试第二种方法。在第一种方法中，您只需将
C列与已经计算出的分组link一起传递给Series GroupBy object（查找New: Column selection）。它在一起是
df.groupby(['a', 'b'])['c']，然后应用功能nth。不适用于所有组df.groupby(['a', 'b'])。我认为有链式功能，这取决于功能的顺序。
编辑1：
最后我报告它-它看起来像一个bug。
关于python - 在第n个中断组索引之前选择列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/34237462/