请看下面的完整攻略:
1. Pandas Groupby
首先,我们需要先了解Pandas Groupby操作,它是一种按照一定的规则将数据分成几组的操作方式,可以将数据分组进行计算,例如:求和、平均值、中位数等等。
下面是一个示例数据集:
import pandas as pd
data = {
'gender': ['M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'M', 'F', 'M'],
'age': [22, 25, 24, 26, 25, 27, 23, 28, 29, 30],
'score': [85, 86, 83, 88, 89, 89, 82, 87, 90, 91]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
输出结果:
gender age score
0 M 22 85
1 F 25 86
2 M 24 83
3 F 26 88
4 M 25 89
5 F 27 89
6 M 23 82
7 M 28 87
8 F 29 90
9 M 30 91
我们可以利用Pandas Groupby操作将这些数据按照性别进行分组:
grouped = df.groupby('gender')
for gender, group in grouped:
print(gender)
print(group)
输出结果:
F
gender age score
1 F 25 86
3 F 26 88
5 F 27 89
8 F 29 90
M
gender age score
0 M 22 85
2 M 24 83
4 M 25 89
6 M 23 82
7 M 28 87
9 M 30 91
我们可以看到,数据集已经按性别进行分组了。
2. 在组内排序
接下来,我们开始讲解在组内排序的操作。
例如,我们想要按照分组后的年龄进行排序,可以使用如下代码:
sorted_group = grouped.apply(lambda x: x.sort_values(by=['age']))
print(sorted_group)
输出结果:
gender age score
gender
F 1 F 25 86
3 F 26 88
5 F 27 89
8 F 29 90
M 0 M 22 85
6 M 23 82
2 M 24 83
4 M 25 89
7 M 28 87
9 M 30 91
我们可以看到,代码已经将每个性别组内的数据按照年龄进行了排序。
另外,我们还可以自定义排序方式,例如,按照分组后的分数进行排序,可以使用如下代码:
sorted_group2 = grouped.apply(lambda x: x.sort_values(by=['score'], ascending=False))
print(sorted_group2)
输出结果:
gender age score
gender
M 9 M 30 91
4 M 25 89
7 M 28 87
0 M 22 85
2 M 24 83
6 M 23 82
F 8 F 29 90
5 F 27 89
3 F 26 88
1 F 25 86
由此,我们已经掌握了Pandas Groupby在组内排序的操作方法。
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