cec*_*ilj 2 python dataframe pandas
我有一个包含三列的 DataFrame:单位、影响因素和价值。有几种不同类型的影响者,这些值代表单位的数量。我想创建一个新表,显示每个影响者的最频繁和最不频繁的 n 个单位及其各自的值。
我的 df 看起来像这样:
Unit Influencer Value
A foo 321
B foo 200
C foo 20
D foo 12
E foo 3
A bar 999
B bar 209
C bar 89
D bar 34
E bar 15
F bar 2
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我的输出应该看起来像(假设我们想要顶部和底部 2 个单位):
Unit Influencer Value
A foo 321
B foo 200
D foo 12
E foo 3
A bar 999
B bar 209
E bar 15
F bar 2
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我尝试了类似于此处找到的解决方案的方法,但出现错误“索引包含重复条目,无法重塑”,我认为这是因为“影响者”是我的 df 的索引。如果我的 df 是 multiindex,则创建了新的 df,但它是不正确的。
def get_top3(counts, col1, col2):
top3 = (counts.groupby(col1))[col2].apply(lambda x: x.nlargest(3)).reset_index(level=1, drop=True).to_frame('VAL')
top3 = counts.set_index(np.arange(len(counts)) % 3, append=True)['value'].unstack().add_prefix('VAL')
return top3
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但是,这会创建一个如下所示的 Dataframe:
VAL1 VAL2 VAL3
321 NaN NaN
NaN 200 NaN
NaN NaN 20
12 NaN NaN
NaN 3 NaN
...
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
任何建议将不胜感激!我也愿意接受关于如何格式化我的输出 df 的反馈。谢谢!
你可以试试:
nlargest = df.groupby('Influencer')['Value'].nlargest(2).reset_index()['level_1'].values
nsmallest = df.groupby('Influencer')['Value'].nsmallest(2).reset_index()['level_1'].values
result = pd.concat([df.iloc[nlargest], df.iloc[nsmallest]]).sort_index()
print(result)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
输出
Unit Influencer Value
0 A foo 321
1 B foo 200
3 D foo 12
4 E foo 3
5 A bar 999
6 B bar 209
9 E bar 15
10 F bar 2
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
使用
#df=df.sort_values('Value')
g=df.groupby('Influencer')
pd.concat([g.head(2),g.tail(2)]).sort_index()
Out[693]:
Unit Influencer Value
0 A foo 321
1 B foo 200
3 D foo 12
4 E foo 3
5 A bar 999
6 B bar 209
9 E bar 15
10 F bar 2
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
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