パンダデータフレームのGROUPBYとn行目は私はのようなパンダのデータフレームを有する

Question

存在しない場合を除きn行を返す：

date  id   person      latitude longitude 
0 2016-07-11 1   rob       41.395279 2.162126 
1 2016-07-11 1   harry      51.485146 0.041339 
2 2016-07-11 1   susan      51.496457 0.051234 
3 2016-07-11 2   lenny      48.863281 2.339698 
4 2016-07-11 2   wendy      51.522469 -0.148812 
5 2016-07-11 3   john      51.490746 -0.022011 

私の第2の列を返す次いで、日付及びIDの両方によって、このデータフレームグループ化します他の3つの列のこのグループ。そのグループに行が1つしかない場合は、最初の行を返す（つまり、グループを削除しない）ようにします。

現在のところ、私は以下を持っていますが、これはそのグループのインスタンスが1つしかない場合があります。

df_grouped = df.groupby(['date', 'id']).nth(1).reset_index() 

私が目指しています出力は、次のとおりです。

date  id   person      latitude longitude 
0 2016-07-11 1   harry      51.485146 0.041339 
1 2016-07-11 2   wendy      51.522469 -0.148812 
2 2016-07-11 3   john      51.490746 -0.022011 

任意の助けいただければ幸いです！ありがとう。

Answer 1

一つの方法は、applyを使用し、各グループの行数に応じて行を拾うことです：

this questionにunutbuのアプローチと同様に

df.groupby(['date', 'id']).apply(lambda g: g.iloc[1,:] if g.shape[0] >= 2 else g.iloc[0,:]).reset_index(drop = True) 

#   date id person latitude longitude 
#0 2016-07-11 1 harry 51.485146 0.041339 
#1 2016-07-11 2 wendy 51.522469 -0.148812 
#2 2016-07-11 3 john 51.490746 -0.022011 

Answer 2

をお持ちの場合は、（最初​​の2を取ることができます、ヘッド（2）は1だけを返します）、最後の（2番目の）オカレンスを維持して重複を削除します：

df.groupby(['date', 'id']).head(2).drop_duplicates(['date', 'id'], keep='last') 
Out: 
     date id person latitude longitude 
1 2016-07-11 1 harry 51.485146 0.041339 
4 2016-07-11 2 wendy 51.522469 -0.148812 
5 2016-07-11 3 john 51.490746 -0.022011