Python 跨属性拆分数据帧

我有一个dataframe，它有许多用户，许多项和用户项对都有评级，尽管不是所有用户都对所有项进行评级

userId    itemId    rating
1         1         4
1         5         3
1         2         5
2         5         2
2         4         4

---

我试图测试一个推荐模型的性能，该模型根据用户对其他项目的评分将前k个项目返回给用户。拆分数据帧的最简单方法是什么，这样我就可以为某些用户子集创建最高评分项目的测试集？

这将为您提供每个用户ID的两个最高评分项目。您可以在

head（）

中更改数字，也可以查看其他选项

data='''userId    itemId    rating
1         1         4
1         5         3
1         2         5
2         5         2
2         4         4'''
df = pd.read_csv(io.StringIO(data), sep=' \s+', engine='python')
df.sort_values('rating', ascending=False).groupby('userId').head(2)

输出

   userId  itemId  rating
2       1       2       5
0       1       1       4
4       2       4       4
3       2       5       2

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因此，为了澄清这一点，您希望选择数据集中包含/从最高评级元素中获得的部分？欢迎使用，请毫不犹豫地从您的数据样本中提供明确的所需输出。