让我们考虑一下我有这个数据集：
name comp item type
A c1 item21 t1
A c1 item231 t1
A c1 item3 t1
B c3 item23 t1
B c3 item1 t1
B c3 p3251 t1
C c4 item1 t1
C c4 p32sd t1
C c4 item512 t1
D c5 item242 t2
D c5 item1 t2
F c6 item4 t2
F c6 item24 t2
H c7 item4125 t2
H c7 item3 t2
H c7 item14 t2
K c8 item1 t2
K c8 p3223 t2
我想选择每种类型的前n个[names，comp]的所有项目：
例如，每种类型的前2个name-comp的所有项目的预期df为：
name comp item type
A c1 item21 t1
A c1 item231 t1
A c1 item3 t1
B c3 item23 t1
B c3 item1 t1
B c3 p3251 t1
D c5 item242 t2
D c5 item1 t2
F c6 item4 t2
F c6 item24 t2
有人知道如何执行此操作吗？
尝试这个：
cols = ['type', 'name', 'comp']
# The first 2 name-comp of each type
tmp = df[cols].drop_duplicates().groupby('type').head(2)
# All rows that match the criteria
result = tmp.merge(df, left_on=cols, right_on=cols)
如果您不希望使用中间数据帧：
df[cols].drop_duplicates().groupby('type').head(2).merge(df, left_on=cols, right_on=cols)
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