pandas groupby 在组内排序

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pandas groupby 在组内排序

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我想将我的数据框按两列分组，然后对组内的聚合结果进行排序。

In [167]: df

Out[167]:
   count     job source
0      2   sales      A
1      4   sales      B
2      6   sales      C
3      3   sales      D
4      7   sales      E
5      5  market      A
6      3  market      B
7      2  market      C
8      4  market      D
9      1  market      E


In [168]: df.groupby(['job','source']).agg({'count':sum})

Out[168]:
               count
job    source       
market A           5
       B           3
       C           2
       D           4
       E           1
sales  A           2
       B           4
       C           6
       D           3
       E           7

我现在想在每个组中按降序对计数列进行排序。然后只取前三行。得到类似的东西：

                count
job     source
market  A           5
        D           4
        B           3
sales   E           7
        C           6
        B           4

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2022-05-13

共1个答案

小编典典

你想要做的实际上又是一个 groupby （在第一个 groupby 的结果上）：对每组的前三个元素进行排序并获取。

从第一个 groupby 的结果开始：

In [60]: df_agg = df.groupby(['job','source']).agg({'count':sum})

我们按索引的第一级分组：

In [63]: g = df_agg['count'].groupby('job', group_keys=False)

然后我们要对每个组进行排序（’order’）并取前三个元素：

In [64]: res = g.apply(lambda x: x.sort_values(ascending=False).head(3))

但是，为此，有一个快捷功能可以做到这一点nlargest：

In [65]: g.nlargest(3)
Out[65]:
job     source
market  A         5
        D         4
        B         3
sales   E         7
        C         6
        B         4
dtype: int64

所以一口气，这看起来像：

df_agg['count'].groupby('job', group_keys=False).nlargest(3)

2022-05-13