如何使用 Pandas GroupBy 將資料分組並在群組內排序？

Pandas GroupBy 和群組內排序

考慮這樣一種情況，您有一個包含多列的 DataFrame，並且您希望按兩列對行進行分組。分組後，您可能需要對每個群組內的聚合結果進行進一步排序，例如按計數列降序排序。以下是實現這一目標的方法：

要按多列將資料分組，然後在群組內進行排序，可以組合使用 groupby() 和 sort_values() 函數。例如，假設您有一個包含列計數、作業和來源的 DataFrame。

<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>

要取得每個作業和來源組合的總數，您可以執行以下操作：

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

接下來，要在每個群組中按降序對計數列進行排序並僅取前三行，您可以執行以下操作：

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

這將傳回一個包含前三行的DataFrame每個作業組，按計數列降序排序。產生的 DataFrame 可能如下圖所示：

<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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