Numpy Pandas => 按组获取第一个和最后一个元素的索引

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy Pandas在数据分组时获取第一个和最后一个元素的索引。

首先，我们需要了解Numpy Pandas的分组操作。Pandas的groupby函数提供了一种方便的方法来处理分组数据，它将数据集按照一定的标准分成若干组，并对每个组执行特定的操作。

假设我们有一个数据集，包含客户名称、订购日期和订单金额。我们可以按照客户名称进行分组，并获取每个客户的第一笔订单和最后一笔订单的索引。

import pandas as pd

data = {'客户名称': ['张三', '张三', '张三', '李四', '李四', '王五', '王五'],
        '订购日期': ['2020-01-01', '2020-02-01', '2020-03-01', '2020-01-01', '2020-02-01', '2020-01-01', '2020-02-01'],
        '订单金额': [1000, 2000, 3000, 4000, 5000, 6000, 7000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照客户名称进行分组操作
grouped = df.groupby(['客户名称'])

# 获取每个客户的第一笔订单和最后一笔订单的行索引
first_index = grouped.first().index
last_index = grouped.last().index

上述代码中，我们首先创建了一个数据集，然后使用groupby函数按照客户名称进行分组。接着，我们调用分组对象的first和last函数分别获取每个客户的第一笔订单和最后一笔订单的行索引。

如果我们只需要获取其中一种索引，可以使用Pandas的head或tail函数获取第一个或最后一个索引。

# 获取每个客户的第一笔订单的行索引
first_index = grouped.head(1).index

# 获取每个客户的最后一笔订单的行索引
last_index = grouped.tail(1).index

在实际应用中，我们可能需要在数据集中添加一列，来记录每个行的分组信息。这可以使用Pandas的transform函数实现。

# 在数据集中添加一列，记录每个行的分组信息
df['第一笔订单索引'] = df.groupby(['客户名称'])['订购日期'].transform('idxmin')
df['最后一笔订单索引'] = df.groupby(['客户名称'])['订购日期'].transform('idxmax')

上述代码中，我们调用了groupby函数和transform函数，并使用idxmin和idxmax函数获取每个客户的第一笔订单和最后一笔订单的行索引，并将其记录到新的列中。

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