我想按兩列對DataFrame進行分組，然後對各組中的匯總結果進行排序，怎麽做？
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
現在，我想在每個組中按降序對計數列進行排序。然後隻取前三行。得到如下的數據：
count
job source
market A 5
D 4
B 3
sales E 7
C 6
B 4
最佳回答
在第一個groupby的結果上，再次使用groupby操作：對每個組進行排序並取前三個元素的值。
從第一個groupby的結果開始：
In [60]: df_agg = df.groupby(['job','source']).agg({'count':sum})
我們按索引的第一級分組：
In [63]: g = df_agg['count'].groupby(level=0, group_keys=False)
然後，我們要對每個組進行排序(‘order’)，並采用前三個元素：
In [64]: res = g.apply(lambda x: x.order(ascending=False).head(3))
當然，更好的辦法是使用快捷方式函數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
次佳回答
也可以一行命令就搞定，方法是先進行排序，然後使用head取每組的前3個。
In[34]: df.sort_values(['job','count'],ascending=False).groupby('job').head(3)
Out[35]:
count job source
4 7 sales E
2 6 sales C
1 4 sales B
5 5 market A
8 4 market D
6 3 market B
一個更完整的示例：
In [43]: import pandas as pd
In [44]: df = pd.DataFrame({"name":["Foo", "Foo", "Baar", "Foo", "Baar", "Foo", "Baar", "Baar"], "count_1":[5,10,12,15,20,25,30,35], "count_2" :[100,150,100,25,250,300,400,500]})
In [45]: df
Out[45]:
count_1 count_2 name
0 5 100 Foo
1 10 150 Foo
2 12 100 Baar
3 15 25 Foo
4 20 250 Baar
5 25 300 Foo
6 30 400 Baar
7 35 500 Baar
### Top 3 on sorted order:
In [46]: df.groupby(["name"])["count_1"].nlargest(3)
Out[46]:
name
Baar 7 35
6 30
4 20
Foo 5 25
3 15
1 10
dtype: int64
### Sorting within groups based on column "count_1":
In [48]: df.groupby(["name"]).apply(lambda x: x.sort_values(["count_1"], ascending = False)).reset_index(drop=True)
Out[48]:
count_1 count_2 name
0 35 500 Baar
1 30 400 Baar
2 20 250 Baar
3 12 100 Baar
4 25 300 Foo
5 15 25 Foo
6 10 150 Foo
7 5 100 Foo
參考資料