假设我有这样的熊猫数据框：

df = pd.DataFrame({'id':[1,1,1,2,2,2,2,3,4],'value':[1,2,3,1,2,3,4,1,1]})

看起来像：

   id  value
0   1      1
1   1      2
2   1      3
3   2      1
4   2      2
5   2      3
6   2      4
7   3      1
8   4      1

我想获得一个新的 DataFrame，每个 id 都有前 2 条记录，如下所示：

   id  value
0   1      1
1   1      2
3   2      1
4   2      2
7   3      1
8   4      1

我可以在组内编号记录后做到这一点groupby：

dfN = df.groupby('id').apply(lambda x:x['value'].reset_index()).reset_index()

看起来像：

   id  level_1  index  value
0   1        0      0      1
1   1        1      1      2
2   1        2      2      3
3   2        0      3      1
4   2        1      4      2
5   2        2      5      3
6   2        3      6      4
7   3        0      7      1
8   4        0      8      1

然后对于所需的输出：

dfN[dfN['level_1'] <= 1][['id', 'value']]

输出：

   id  value
0   1      1
1   1      2
3   2      1
4   2      2
7   3      1
8   4      1

但是有没有更有效/优雅的方法来做到这一点？还有更优雅的方法来为每个组中的记录编号（如 SQL
窗口函数row_number()）。