Comment trier les données au sein des groupes dans les Pandas DataFrames ?

Tri au sein des groupes dans pandas

Lorsque vous travaillez avec des dataframes pandas, il est souvent nécessaire de regrouper les données par colonnes spécifiques, puis d'effectuer des opérations supplémentaires au sein de ces groupes. Une exigence courante est de trier les données groupées en fonction d'un certain critère.

Pour y parvenir, la fonction groupby peut être chaînée avec la fonction sort_values. À titre d'exemple, considérons un dataframe df qui comporte un nombre de colonnes, un travail et une source.

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

Si vous souhaitez regrouper les données par travail et par source, puis trier les résultats agrégés par nombre par ordre décroissant, vous pouvez faire ce qui suit :

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

Cela créera un nouveau cadre de données contenant les valeurs de comptage agrégées pour chaque groupe. Cependant, la trame de données résultante ne sera pas triée par nombre. Pour trier le dataframe, vous pouvez utiliser la fonction sort_values :

In [34]: df.sort_values(['job','count'],ascending=False)

Cela triera le dataframe par tâche d'abord, puis par nombre par ordre décroissant. Le dataframe résultant ressemblera à ceci :

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

Pour prendre les trois premières lignes de chaque groupe, vous pouvez utiliser la fonction head :

In [34]: df.sort_values(['job','count'],ascending=False).groupby('job').head(3)

Cela entraînera un nouveau dataframe qui contient les trois premières lignes de chaque groupe, triées par nombre par ordre décroissant.

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

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!