Pandas 基于条件将筛选器应用于数据帧

我有这个df：

df = pd.DataFrame({
  'Team': [
    'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'X', 'Y', 'Z'
  ],
  'Ranking': [
    2, 6, 6, 1, 8, 9, 16, 6, 16, 8, 6, 3, 1, 16, 9, 1, 2, 1, 16, 16, 16, 9, 9, 8, 8
  ],
  'Points': [
    1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 3, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1
  ]
})

我需要使用以下逻辑对其应用过滤器：

• 如果球队排名1-4，最多保留4项
• 如果团队排名为5-12，则最多保留3项
• 如果球队排名12-16，最多保留2项
• 如果为17-20，则最多保留1项
• 当删除超过配额的项目时，删除点数较少的项目

如何将上述逻辑应用于数据帧

预期结果：

Teams /
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
Y
Z

---

让我们使用

pd.cut

将排名映射到要提取的行数，然后使用

groupby（）.cumcount（）将其与相对行数进行比较：

输出：

0     A
1     B
2     C
3     D
4     E
5     F
7     H
11    L
12    M
15    P
16    Q
17    R
19    T
20    U
21    V
22    X
23    Y
24    Z
Name: Team, dtype: object

我尝试了一个解决方案，但答案与您所写的完全不同，可能是因为输入错误。不管怎样，这是一种你想做的事情

为了提高可读性，我创建了一个函数，根据项目的等级返回要保留的项目数

def items2keep(ranking):
    return 4 if ranking < 5 else 3 if ranking < 13 else 2 if ranking < 17 else 1

result = []
for rank in df['Ranking'].unique():
    _df = df[df['Ranking'] == rank].nlargest(
        n=items2keep(rank),
        columns=['Points']
    )
    result.append(_df)

final_df = pd.concat(result)

排名5-2
你的意思是
5-12
？是的，对不起，我不明白为什么
E，Y，Z
在排名8分中被选中1:
E，J，Y，Z
。也就是说，在相同等级、相同分数的情况下，你有什么偏好吗？@QuangHoang在这种情况下，随机下降……不应该
sort_values（）
have
ascending=False
，以获得更高的值？@8位博尔赫斯：是的。谢谢你接电话。不知怎的，我把你的问题理解为
选择/保留较低的点
。
def items2keep(ranking):
    return 4 if ranking < 5 else 3 if ranking < 13 else 2 if ranking < 17 else 1

result = []
for rank in df['Ranking'].unique():
    _df = df[df['Ranking'] == rank].nlargest(
        n=items2keep(rank),
        columns=['Points']
    )
    result.append(_df)

final_df = pd.concat(result)

print(final_df.sort_values(['Ranking', 'Points'], ascending=[True, False]))

   Team  Ranking  Points
15    P        1       3
3     D        1       1
12    M        1       1
17    R        1       1
0     A        2       1
16    Q        2       1
11    L        3       1
1     B        6       1
2     C        6       1
7     H        6       1
9     J        8       2
4     E        8       1
23    Y        8       1
14    O        9       3
5     F        9       2
21    V        9       1
6     G       16       1
8     I       16       1