Heim >Backend-Entwicklung >Python-Tutorial >Pandas mehrstufige Gruppierungsmethode zur Sortierung
Das Folgende ist eine mehrstufige Gruppierungsmethode von Pandas zur Implementierung der Sortierung. Sie hat einen guten Referenzwert und ich hoffe, dass sie für alle hilfreich ist. Schauen wir uns das gemeinsam an
Pandas hat die Gruppierungsfunktion „groupby“ und die Sortierfunktion „sort_values“, aber wie sortiert man den Datenrahmen nach der Gruppierung?
In [70]: df = pd.DataFrame(((random.randint(2012, 2016), random.choice(['tech', 'art', 'office']), '%dk-%dk'%(random.randint(2,10), random.randint(10, 20)), '') for _ in xrange(10000)), columns=['publish_time', 'classf', 'salary', 'title']) In [71]: df.head() Out[71]: publish_time classf salary title 0 2012 art 2k-19k 1 2014 office 5k-17k 2 2013 office 2k-10k 3 2013 art 5k-14k 4 2013 art 2k-14k In [72]: df.groupby(['publish_time', 'classf', 'salary']).count()['title'].groupby(level=0, group_keys=False).nlargest(10) Out[72]: publish_time classf salary 2012 art 7k-13k 18 4k-13k 16 tech 3k-12k 14 art 6k-16k 13 8k-15k 13 office 5k-18k 13 tech 4k-14k 13
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