如何在pandas中按分组删除指定行，仅保留每个分组的前两行数据

实现方法 #

方法1：直接取分组前2行（适合日期已按升序排列的场景）

你给出的示例数据中每个分组的DATE已经按时间先后排序，直接用groupby配合head方法即可：

import pandas as pd

# 原始数据构造
data={'GROUP':['A','A','A','B','B','B','B','C','C','C','C','C'],'DATE':['202101','202102','202103','201907','201908','201909','201910','202003','202004','202005','202006','202007']}
df=pd.DataFrame(data, columns=['GROUP','DATE']) 

# 核心处理代码
result = df.groupby('GROUP').head(2)

输出结果和需求完全匹配：

GROUP    DATE
0     A  202101
1     A  202102
3     B  201907
4     B  201908
7     C  202003
8     C  202004

方法2：先排序再取（通用场景，避免日期乱序导致结果错误）

如果不能保证每个分组内的DATE是按时间顺序排列的，先排序再取前2行更稳妥：

result = df.sort_values(['GROUP', 'DATE']).groupby('GROUP').head(2)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者wild west