Pandas DataFrame의 그룹 내 상위 N개 레코드를 효율적으로 검색하려면 어떻게 해야 합니까?

Pandas: 그룹 내 상위 레코드를 효율적으로 검색

Pandas DataFrame에 있는 특정 열의 각 고유 값 내에서 상위 2개 레코드를 검색하는 작업을 고려해 보세요. 예를 들어 다음 DataFrame을 고려해보세요.

df = pd.DataFrame({'id':[1,1,1,2,2,2,2,3,4], 'value':[1,2,3,1,2,3,4,1,1]})

전통적으로는 원하는 열을 기준으로 그룹화한 후 각 그룹 내의 레코드에 번호를 매겨 이 문제에 접근할 수 있습니다.

dfN = df.groupby('id').apply(lambda x:x['value'].reset_index()).reset_index()

그러나 보다 효율적이고 우아한 접근 방식은 pandas의 헤드 기능을 활용하는 것입니다.

df.groupby('id').head(2)

이는 각각의 상위 2개 레코드를 직접 반환합니다. 그룹에 추가 열 번호를 매길 필요가 없습니다.

       id  value
id             
1  0   1      1
   1   1      2 
2  3   2      1
   4   2      2
3  7   3      1
4  8   4      1

MultiIndex를 제거하고 결과를 평면화하려면:

df.groupby('id').head(2).reset_index(drop=True)

    id  value
0   1      1
1   1      2
2   2      1
3   2      2
4   3      1
5   4      1

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