pandas dataframe groupby 并获取第 n 行

我有一个如下所示的 pandas DataFrame。

df = pd.DataFrame([[1.1, 1.1, 1.1, 2.6, 2.5, 3.4,2.6,2.6,3.4,3.4,2.6,1.1,1.1,3.3], list('AAABBBBABCBDDD'), [1.1, 1.7, 2.5, 2.6, 3.3, 3.8,4.0,4.2,4.3,4.5,4.6,4.7,4.7,4.8], ['x/y/z','x/y','x/y/z/n','x/u','x','x/u/v','x/y/z','x','x/u/v/b','-','x/y','x/y/z','x','x/u/v/w'],['1','3','3','2','4','2','5','3','6','3','5','1','1','1'],['200','400','404','200','200','404','200','404','500','200','500','200','200','400']]).T

df.columns = ['col1','col2','col3','col4','ID','col5']

我想按“ID”对其进行分组并获取每组的第二行。稍后我还需要获得第三和第四。请解释一下如何仅获取每组的第二行。

我尝试以下给出了第一和第二。

df.groupby('ID').head(2)

相反，我只需要获取第二行。由于 ID 4 和 6 没有第二行，因此需要忽略它们。

             col1 col2 col3     col4     ID    col5
ID                                           
1       0   1.1     A  1.1    x/y/z       1    200
        11  1.1     D  4.7    x/y/z       1    200
2       3   2.6     B  2.6      x/u       2    200
        5   3.4     B  3.8    x/u/v       2    404
3       1   1.1     A  1.7      x/y       3    400
        2   1.1     A  2.5  x/y/z/n       3    404
4       4   2.5     B  3.3        x       4    200
5       6   2.6     B    4    x/y/z       5    200
        10  2.6     B  4.6      x/y       5    500
6       8   3.4     B  4.3  x/u/v/b       6    500

I think第 n 个方法应该做到这一点：

In [10]: g = df.groupby('ID')
In [11]: g.nth(1).dropna()
Out[11]: 
    col1 col2  col3     col4 col5
ID                               
1    1.1    D   4.7    x/y/z  200
2    3.4    B   3.8    x/u/v  404
3    1.1    A   2.5  x/y/z/n  404
5    2.6    B   4.6      x/y  500

在 0.13 中，另一种方法是使用 cumcount：

df[g.cumcount() == n - 1]

...这是显著地 faster.

In [21]: %timeit g.nth(1).dropna()
100 loops, best of 3: 11.3 ms per loop

In [22]: %timeit df[g.cumcount() == 1]
1000 loops, best of 3: 286 µs per loop