Pandas GroupBy를 사용하여 그룹 내에서 데이터를 그룹화하고 정렬하는 방법은 무엇입니까?

Pandas GroupBy 및 그룹 내 정렬

여러 열이 있는 DataFrame이 있고 행을 두 열로 그룹화하려는 상황을 생각해 보세요. 그룹화한 후에는 개수 열을 기준으로 내림차순으로 정렬하는 등 각 그룹 내에서 집계된 결과를 추가로 정렬해야 할 수도 있습니다. 이를 달성하는 방법은 다음과 같습니다.

여러 열로 데이터를 그룹화한 다음 그룹 내에서 정렬하려면 groupby() 및 sort_values() 함수를 결합할 수 있습니다. 예를 들어 열 개수, 작업 및 소스가 포함된 DataFrame이 있다고 가정합니다.

<code class="python">import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'count': [2, 4, 6, 3, 7, 5, 3, 2, 4, 1],
                  'job': ['sales','sales','sales','sales','sales', 'market','market','market','market','market'],
                  'source': ['A','B','C','D','E','A','B','C','D','E']})</code>

각 작업 및 소스 조합의 전체 개수를 얻으려면 다음을 수행할 수 있습니다.

<code class="python">df.groupby(['job','source']).agg({'count':sum})</code>

다음으로, 각 그룹 내에서 개수 열을 내림차순으로 정렬하고 상위 3개 행만 가져오려면 다음을 수행할 수 있습니다.

<code class="python">result = df.sort_values(['job','count'],ascending=False).groupby('job').head(3)</code>

이렇게 하면 에 대한 상위 3개 행이 있는 DataFrame이 반환됩니다. 각 직업 그룹은 개수 열을 기준으로 내림차순으로 정렬됩니다. 결과 DataFrame은 다음과 같습니다.

<code class="python">print(result)

   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</code>

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