python按排序排名/前n

python按排序排名/前n,python,pandas,rank,Python,Pandas,Rank,我有一个数据框架,它按州分组并聚合到总收入中,而忽略了部门和名称。现在,我想将基础数据集分解,以特定顺序显示州、部门、名称和收入前2名(我已经从以前的数据框中创建了一个索引,以特定顺序列出州)。使用下面的示例,我想使用我的排序索引(肯塔基州、加利福尼亚州、纽约州),该索引只列出每个州前两名的结果(按照之前规定的收入顺序): 数据集: 最终目标数据帧: State Sector Name Revenue Kentucky 3 Jill 45 Kentuc

我有一个数据框架,它按州分组并聚合到总收入中,而忽略了部门和名称。现在,我想将基础数据集分解,以特定顺序显示州、部门、名称和收入前2名(我已经从以前的数据框中创建了一个索引,以特定顺序列出州)。使用下面的示例,我想使用我的排序索引(肯塔基州、加利福尼亚州、纽约州),该索引只列出每个州前两名的结果(按照之前规定的收入顺序): 数据集:

最终目标数据帧:

State       Sector   Name   Revenue
Kentucky    3        Jill   45
Kentucky    1        Roger  25
California  2        Jim    40
California  3        Roger  30
New York    1        Sally  50
New York    3        Harry  15

您可以
排序\u值
,然后使用
groupby
+
head

df.sort_values('Revenue',ascending=False).groupby('State').head(2)
Out[208]: 
        State  Sector   Name  Revenue
7     NewYork       1  Sally       50
6    Kentucky       3   Jill       45
3  California       2    Jim       40
2  California       3  Roger       30
5    Kentucky       1  Roger       25
8     NewYork       3  Harry       15

您可以将
groupby
apply
结合使用:

df.groupby('State').apply(lambda grp: grp.nlargest(2, 'Revenue'))
输出:

                     Sector Name    Revenue
State       State           
California  California  2   Jim     40
            California  3   Roger   30
Kentucky    Kentucky    3   Jill    45
            Kentucky    1   Roger   25
New York    New York    1   Sally   50
            New York    3   Harry   15
         Sector Name    Revenue
State           
California  2   Jim     40
California  3   Roger   30
Kentucky    3   Jill    45
Kentucky    1   Roger   25
New York    1   Sally   50
New York    3   Harry   15
然后,您可以删除多索引的第一级,以获得您想要的结果:

df.index = df.index.droplevel()
输出:

                     Sector Name    Revenue
State       State           
California  California  2   Jim     40
            California  3   Roger   30
Kentucky    Kentucky    3   Jill    45
            Kentucky    1   Roger   25
New York    New York    1   Sally   50
            New York    3   Harry   15
         Sector Name    Revenue
State           
California  2   Jim     40
California  3   Roger   30
Kentucky    3   Jill    45
Kentucky    1   Roger   25
New York    1   Sally   50
New York    3   Harry   15

非常感谢。这很好,nlargest很重要,因为我将把结果导出到xcel,vs head()。再次感谢你的帮助!