过滤熊猫数据-顶部和底部N行
过滤熊猫数据-顶部和底部N行
提问于 2021-12-01 22:25:19
我有一个熊猫的日期和价值的数据。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'date':['11-10','11-10','11-10','12-10','12-10','12-10'],
'id': [1, 1, 2, 1, 1, 2],
'val':[20, 30, 40, 50, 25, 35] })我希望过滤器DataFrame只包括每个日期的顶部和底部N行。假设N= 2，那么，dataframe将丢弃第1行11-10 20和第5行12-10 25。
希望找到一种能够针对不同N值的解决方案。
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-12-01 22:28:50
您可以按date对数据进行分组，然后为val列调用nlargest，传递N的值
>>> df.groupby('date')['val'].nlargest(2)
date
11-10 2 40
1 30
12-10 3 50
5 35
Name: val, dtype: int64如果需要，可以在结果系列上调用to_frame()将其转换为数据格式。
对于更新的问题，您仍然可以通过一些额外的工作来实现上面的代码，以获得ids，然后与原始的dataframe进行内部合并：
out= (df.set_index('id')
.groupby(['date'])['val']
.nlargest(2)
.to_frame('val')
.reset_index()
.merge(df, how='inner')
)输出：
date id val
0 11-10 2 40
1 11-10 1 30
2 12-10 1 50
3 12-10 2 35Stack Overflow用户
发布于 2021-12-01 23:04:24
一种选择是对列进行排序，并在groupby上取尾：
(df.sort_values(['date', 'val'])
.groupby('date', sort = False)
.tail(n=2)
)
date id val
1 11-10 1 30
2 11-10 2 40
5 12-10 2 35
3 12-10 1 50页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/70192012
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