데이터 프레임을 두 개의 열로 그룹화 한 다음 그룹 내에서 집계 결과를 정렬하려고합니다.
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
In [168]:
df.groupby(['job','source']).agg({'count':sum})
Out[168]:
count
job source
market A 5
B 3
C 2
D 4
E 1
sales A 2
B 4
C 6
D 3
E 7
이제 각 그룹 내에서 카운트 열을 내림차순으로 정렬하고 싶습니다. 그런 다음 상위 3 개 행만 가져갑니다. 다음과 같은 것을 얻으려면 :
count
job source
market A 5
D 4
B 3
sales E 7
C 6
B 4
답변
당신이하고 싶은 것은 실제로 다시 groupby입니다 (첫 번째 groupby의 결과에 따라) : 그룹 당 처음 세 요소를 정렬하고 가져옵니다.
첫 번째 그룹의 결과부터 시작 :
In [60]: df_agg = df.groupby(['job','source']).agg({'count':sum})인덱스의 첫 번째 수준으로 그룹화합니다.
In [63]: g = df_agg['count'].groupby(level=0, group_keys=False)그런 다음 각 그룹을 정렬 ( ‘순서’)하고 처음 세 요소를 가져옵니다.
In [64]: res = g.apply(lambda x: x.order(ascending=False).head(3))그러나이를 위해 다음과 같은 단축키 기능이 있습니다 nlargest.
In [65]: g.nlargest(3)
Out[65]:
job source
market A 5
D 4
B 3
sales E 7
C 6
B 4
dtype: int64
답변
정렬을 먼저하고 head를 사용하여 각 그룹의 처음 3 개를 가져 와서 한 번에 수행 할 수도 있습니다.
In[34]: df.sort_values(['job','count'],ascending=False).groupby('job').head(3)
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
답변
정렬 순서에서 상위 3 개를 가져오고 그룹 내에서 정렬하는 다른 예는 다음과 같습니다.
In [43]: import pandas as pd
In [44]: df = pd.DataFrame({"name":["Foo", "Foo", "Baar", "Foo", "Baar", "Foo", "Baar", "Baar"], "count_1":[5,10,12,15,20,25,30,35], "count_2" :[100,150,100,25,250,300,400,500]})
In [45]: df
Out[45]:
count_1 count_2 name
0 5 100 Foo
1 10 150 Foo
2 12 100 Baar
3 15 25 Foo
4 20 250 Baar
5 25 300 Foo
6 30 400 Baar
7 35 500 Baar
### Top 3 on sorted order:
In [46]: df.groupby(["name"])["count_1"].nlargest(3)
Out[46]:
name
Baar 7 35
6 30
4 20
Foo 5 25
3 15
1 10
dtype: int64
### Sorting within groups based on column "count_1":
In [48]: df.groupby(["name"]).apply(lambda x: x.sort_values(["count_1"], ascending = False)).reset_index(drop=True)
Out[48]:
count_1 count_2 name
0 35 500 Baar
1 30 400 Baar
2 20 250 Baar
3 12 100 Baar
4 25 300 Foo
5 15 25 Foo
6 10 150 Foo
7 5 100 Foo
답변
대신 이것을 시도하십시오
‘groupby’를 수행하고 내림차순으로 정렬하는 간단한 방법
df.groupby(['companyName'])['overallRating'].sum().sort_values(ascending=False).head(20)답변
열을 합산 할 필요가 없으면 @tvashtar의 답변을 사용하십시오. 합산 해야하는 경우 @ joris ‘답변 또는 이와 매우 유사한 답변을 사용할 수 있습니다.
df.groupby(['job']).apply(lambda x: (x.groupby('source')
.sum()
.sort_values('count', ascending=False))
.head(3))답변
