Pandas Groupby 在组内排序

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。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:Pandas Groupby 在组内排序 - Python技术站

(2)
上一篇 2023年3月27日
下一篇 2023年3月27日

相关文章

  • 如何在Python数据框架中显示不为零的行和列

    在Python中,使用数据框架(DataFrames)进行数据分析是一个非常常见的需求。其中,显示不为零的行和列也是一个关键的处理方式。下面是在Python数据框架中显示不为零的行和列的详细攻略: 确定数据框架 在Python中,我们可以使用pandas包中的数据框架(DataFrames)进行数据处理。首先,我们需要读取数据并创建数据框架,例如: impo…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • pandas dataframe的合并实现(append, merge, concat)

    下面是Pandas DataFrame的合并实现攻略: 1. Pandas DataFrame合并操作的几种实现方法 Pandas DataFrame合并操作主要包括append、merge和concat三种方法。这三种方法的具体实现方式和适用场景有所不同,下面将分别进行介绍。 1.1 Pandas DataFrame中的append方法 append方法可…

    python 2023年5月14日
    00
  • Pandas多个条件(AND,OR,NOT)中提取行

    下面是Pandas多个条件中提取行的攻略。 1. 选择多行数据 通常,我们可以使用loc或iloc来选择某一行或某些行的数据,如: df.loc[3] # 选择第3行数据 df.iloc[[0, 2]] # 选择第1行和第3行的数据 但是,如果我们需要选择多个条件下的行数据时,可以使用多个逻辑操作符(例如&, |, ~),并放置在括号中,比如: df…

    python 2023年5月14日
    00
  • 在Python 2.7即将停止支持时,我们为你带来了一份python 3.x迁移指南

    Python2.7停止支持与迁移指南 1. 为什么需要迁移? Python2.7将于2020年1月1日停止支持,维护期也于今年正式结束,这意味着Python 2.7已经不再更新,而且也很可能存在着一些无法修复的安全漏洞和性能问题。因此,迁移到Python 3.x版本是不可避免的。 2. Python2.7到Python3.x的主要变化 print语句变成了p…

    python 2023年5月14日
    00
  • 改变一个列或Pandas系列的数据类型

    改变一个列或Pandas系列的数据类型,一般可以使用Pandas的astype()方法实现。astype()可以将一列或整个Dataframe中的数据类型进行转换。 以下是改变Pandas系列数据类型的完整攻略: 1. 确定Pandas系列 使用Pandas中的Series()方法创建一个系列: import pandas as pd data = pd.S…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • Jupyter笔记本的技巧和窍门

    当使用 Jupyter Notebook 来进行编程时,以下的技巧和窍门可以帮助你更好地利用它: 1. 快捷键 在 Jupyter Notebook 中,你可以使用快捷键来提高工作效率。以下是一些常用的快捷键:- shift-enter:运行当前单元并跳到下一个单元- ctrl-enter:运行当前单元但不跳到下一个单元- esc:进入命令模式- enter…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 分享Pandas库中的一些宝藏函数transform()

    下面是分享Pandas库中的tranform()函数完整攻略: 什么是transform()函数 在Pandas中,transform()函数可用于对DataFrame或Series中的每个元素进行转换和归纳操作。特别地,这个函数可以通过分组将每个分组中的每个元素变换成一个分组相关的值。通过使用transform()函数实现的转换操作返回的结果与原始数据结构…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python Panda中索引和选择 series 的数据

    Python Panda是常用的数据分析和数据处理工具,其中索引和选择series的数据是其中主要的操作之一。本文将详细讲解Python Panda中索引和选择series的数据的完整攻略,包括常用的索引和选择方法以及示例说明。 一、Pandas Series的创建 在Pandas中,Series可以通过以下方法创建: import pandas as pd…

    python 2023年5月14日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部