如何使用 Pandas GroupBy 对数据进行分组并在组内排序？

Pandas GroupBy 和组内排序

考虑这样一种情况，您有一个包含多列的 DataFrame，并且您希望按两列对行进行分组。分组后，您可能需要对每个组内的聚合结果进行进一步排序，例如按计数列降序排序。以下是实现这一目标的方法：

要按多列对数据进行分组，然后在组内进行排序，可以组合使用 groupby() 和 sort_values() 函数。例如，假设您有一个包含列计数、作业和源的 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>

要获取每个作业和源组合的总数，您可以执行以下操作：

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

接下来，要在每个组中按降序对计数列进行排序并仅取前三行，您可以执行以下操作：

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

这将返回一个包含前三行的 DataFrame每个作业组，按计数列降序排序。生成的 DataFrame 可能如下所示：

<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>

以上是如何使用 Pandas GroupBy 对数据进行分组并在组内排序？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！