pandas中groupby分组对象的组内排序解决方案有哪些

这篇文章给大家分享的是有关pandas中groupby分组对象的组内排序解决方案有哪些的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

问题：

根据数据某列进行分组，选择其中另一列大小top-K的的所在行数据

解析：

求解思路很清晰，即先用groupby对数据进行分组，然后再根据分组后的某一列进行排序，选择排序结果后的top-K结果

案例：

取一下dataframe中B列各对象中C值最高所在的行

df = pd.DataFrame({"A": [2, 3, 5, 4], "B": ['a', 'b', 'b', 'a'], "C": [200801, 200902, 200704, 201003]})

Groupby的基本功能介绍

groupby以后返回DataFrameGroupBy对象，实际上还没有进行任何计算，只是一个暂时存储的容器，

[In]df.groupby('B')[Out]<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x11800f588>

对groupby结果进行简单的列选取返回的也是DataFrameGroupBy/SeriesGroupBy对象，无法可视化

[In]df.groupby('B')['A']   # 返回SeriesGroupBy对象[Out]<pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x117f6b630>[In]df.groupby('B')['A','C']   # 返回DataFrameGroupBy对象[Out]<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x117fb84e0>

需要对DataFrameGroupBy进行计数、统计、agg聚合计算、apply映射计算和transform等操作，才能生成可视化的数据(下文仅以count和size函数为例展示，不涉及其它的操作)

[In] df.groupby('B', as_index=False)['A'].count()  # 组内数据统计[Out] B A 0 a 2 1 b 2[In] df.groupby('B')['A'].size().reset_index(name='Size') # 组内数据统计，size和count的一个显著区别在于count不考虑Nan，size考虑Nan[Out] B Size 0  a 2 1  b 2

解决方案一：

对DataFrameGroupBy对象，用apply函数进行某列的sort_values排序，再选出其中的最大值所在行

# 返回值是一个带有multiindex的dataframe数据，其中level=0为groupby的by列，而level=1为原index[In] df.groupby('B').apply(lambda x: x.sort_values('C', ascending=False))[Out] A B CB  a 3 4 a 201003 0 2 a 200801b 1 3 b 200902 2 5 b 200704# 通过设置group_keys参数对multiindex进行优化[In] df.groupby('B', group_keys=False).apply(lambda x: x.sort_values('C', ascending=False))[Out] A B  C 3 4 a 201003 0 2 a 200801 1 3 b 200902 2 5 b 200704# 再次groupby，并调用内置的first()方法，取最大值[In] df.groupby('B', group_keys=False).apply(lambda x: x.sort_values('C', ascending=False)).groupby('B').first().reset_index()[Out]  B A  C 0 a 4 201003 1 b 3 200902

解决方案二：

先对B进行整体的sort_values，在groupy取值

[In] df.sort_values('C', ascending=False).groupby('B').first().reset_index()[Out]  B A  C 0 a 4 201003 1 b 3 200902

问题拓展：

以上仅解决了Top-1的问题，如果是Top-k呢？

答案：将first()函数变为head()函数

[In] df.sort_values('C', ascending=False).groupby('B').head(2)[Out] A B C 3 4 a 201003 1 3 b 200902 0 2 a 200801 2 5 b 200704

总结：

方案二，即先排序再groupby取值更方便

pandas中API众多，在实际使用时要捋清各步骤返回值的类型以方便记忆和联想

补充：pandas分组groupby、agg，排序sort，连接concat、join

连接concat和join

横向连接

pd.concat([df6,df7],axis=1)df6.join(df7)# df6的表格在前面，如需df7的表格在前需要交换位置

注意点：

concat这个方法，既可以实现横向连接，也可以实现纵向连接，通过设置axis的值来控制，axis=1表示的是横向连接，如果多个连接的对象，放在列表中

join也可以实现

纵向连接

pd.concat([df8,df9],ignore_index=True)

注意点：

进行纵向合并的数据，需要用[]集合起来

ignore_index忽略原有的行索引，重新排列

drop_duplicates()删除重复数据

排序

#按照成绩排序df10.sort_values('score')#默认升序，从小到大df10.sort_values(['score','group'],ascending=False,na_position='first')#sort各个属性

分组

### groupbydf11.groupby('class')df11.groupby(['class','grade'])for cls,data in df11.groupby(['class','grade']):print(cls)print(data)

注意点：

groupby 如果指定的是一个列，如果是多个列[]

groupby返回的是一个对象，所以不能直接访问，可以使用for

筛选出分组之后的列

如果筛选出一列数据[[列名]]，返回的是dataframe对象

如果筛选出多个列数据，直接使用[]和[[]]均可

总结[[列1，列2，。。。。]]

聚合函数 agg配合使用

dff.groupby('class')[['math']].agg(['mean','max','min','median','std'])

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