Python 3.x 从数据帧中的类别（列）中选择前n行并对其执行计算

我是熊猫队的新手，我正在分析国际足联的数据集，我需要为每个位置选择前5名球员（基于总得分）

而且

我想检查，是否有任何球员，谁是在一个以上的小组，为上述条件。 2.对单个组执行平均值、最大值等操作

谢谢

使用此操作时，我无法检索其他列，如Name和Wage

fifa_df.groupby（'Position'）['total'].nlagest（5）.groupby（'Position'）.head（）

样本数据： 预期结果如下：

我也在努力寻找，在多个小组中的所有球员

并尝试为每个职位前5名球员提供平均工资等操作

数据集链接-

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尝试在应用程序中使用NLAGEST

res = df[['Name','Position','Overall','Wage']]
res= res.groupby(['Position'],as_index=False).apply(lambda x: x.nlargest(5, 'Overall'))
res.reset_index(inplace=True)
data.drop(['level_0','level_1'],axis=1,inplace=True)
print(data)

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我希望它能解决您的问题

请添加示例数据和代码而不是图片Shi Tawab，我已经添加了数据集的链接No problem@GokulElumalai，upvote如果您觉得有用，请确保Tawab。只有一个问题，如果我想检查两组（基于位置）之间是否有任何共同的玩家，我是否必须创建单独的数据帧？你可以做

res=df.groupby（['Position']，as_index=False）。apply（lambda x:x.nlargest（5，'total'））

你的答案对我来说很容易记住，谢谢你回答政治问题_scientist@GokulElumalai很高兴我能帮忙！我试图找到最简单的解决办法

    Name                Position    Overall Wage
1   Cristiano Ronaldo   ST          94      €405K
10  R. Lewandowski      ST          90      €205K
23  S. Agüero           ST          89      €300K
16  H. Kane             ST          89      €205K
36  G. Bale             ST          88      €355K
517 S. Coleman          RWB         80      €97K
465 P. Kadeřábek        RWB         80      €39K
450 M. Ginter           RWB         80      €28K
652 D. Caligiuri        RWB         79      €33K
766 Pablo Maffeo        RWB         78      €24K
...

res = df[['Name','Position','Overall','Wage']]
res= res.groupby(['Position'],as_index=False).apply(lambda x: x.nlargest(5, 'Overall'))
res.reset_index(inplace=True)
data.drop(['level_0','level_1'],axis=1,inplace=True)
print(data)

    Name       Position Overall Wage
0   A. Griezmann    CAM 89     €145K
1   C. Eriksen      CAM 88     €205K
2   Roberto Firmino CAM 86     €195K
3   T. Müller       CAM 86     €135K
4   M. Özil         CAM 86     €190K
5   D. Godín        CB  90     €125K
6   S. Umtiti       CB  87     €205K
7   M. Benatia      CB  86     €160K
8   N. Otamendi     CB  85     €170K
9   Naldo           CB  85     €38K
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