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pandasgroupby分组对象的组内排序解决方案

这篇文章主要介绍了pandasgroupby分组对象的组内排序解决方案,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。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]

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]

[In]df.groupby('B')['A','C']   # 返回DataFrameGroupBy对象
[Out]

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 C
B  
a 3 4 a 201003
 0 2 a 200801
b 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:

1、方案二,即先排序再groupby取值更方便

2、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:

1、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

2、join也可以实现

纵向连接

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

注意点:

1、进行纵向合并的数据,需要用[]集合起来

2、ignore_index忽略原有的行索引,重新排列

3、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
参数 描述
by 字符串或者列表,如果是单个排序字段,使用的是字符串,如果指定多个,需要使用列表
ascending True的时候,是按照升序,默认是升序
na_position 表示的是空值的位置,'last'是默认的,'first'开始位置

分组

### groupby
df11.groupby('class')
df11.groupby(['class','grade'])

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

注意点:

1、groupby 如果指定的是一个列,如果是多个列[]

2、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'])
函数 描述
mean 均值
max 最大值
min 最小值
median 中位数
std 标准差
count 计数
skew 偏度
quantile 指定分位数

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

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