pandas groupby 取每组的前几行记录方法

#对于以下数据想对每个国家分组,并取age字段前2

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
#对于以下数据想对每个国家分组,并取age字段前2
df = pd.DataFrame({'Country':['China','China', 'India', 'India', 'America', 'Japan', 'China', 'India'],
                   'Income':[10000, 10000, 5000, 5002, 40000, 50000, 8000, 5000],
                    'Age':[5000, 4321, 1234, 4010, 250, 250, 4500, 4321]})
print(df)
  
#    Country  Income   Age
# 0    China   10000  5000
# 1    China   10000  4321
# 2    India    5000  1234
# 3    India    5002  4010
# 4  America   40000   250
# 5    Japan   50000   250
# 6    China    8000  4500
# 7    India    5000  4321
  
df=df.groupby(['Country'])[['Age']].apply(lambda x:x.sort_values(by=['Age'],ascending=False)[:2])
  
            Age
Country       
America 4   250
China   0  5000
        6  4500
India   7  4321
        3  4010
Japan   5   250

 
这里需要注意一下groupby 操作的几种聚合操作的对比:1.aggregate,2.transform,3.apply,4.fliter

尤其是transform和apply这两个容易混淆。

1.aggregate返回的数据帧只能是标量,每一分组返回的结果只有一行。

2.transform 返回的是向量,返回的值是与数据帧等大小的向量。

3.apply返回的可以是向量也可以是标量。这个函数和上面的aggregate以及transform有区别,上面两者的函数传入的是每个子数据帧的每一列,而这里的apply的函数,传入的是“每个子数据帧的所有列 / 行”,一般默认为列。

所以在这里,transform与aggregate都不合适。

posted @   锐洋智能  阅读(377)  评论(0编辑  收藏  举报
编辑推荐:
· 探究高空视频全景AR技术的实现原理
· 理解Rust引用及其生命周期标识(上)
· 浏览器原生「磁吸」效果!Anchor Positioning 锚点定位神器解析
· 没有源码,如何修改代码逻辑?
· 一个奇形怪状的面试题:Bean中的CHM要不要加volatile?
阅读排行:
· Obsidian + DeepSeek:免费 AI 助力你的知识管理,让你的笔记飞起来!
· 分享4款.NET开源、免费、实用的商城系统
· 解决跨域问题的这6种方案,真香!
· 5. Nginx 负载均衡配置案例(附有详细截图说明++)
· Windows 提权-UAC 绕过
历史上的今天:
2014-12-24 3种LVS/Nginx/HAProxy负载均衡器的对比分析
点击右上角即可分享
微信分享提示