Python 根据循环的另一个数据帧的条件创建新的数据帧

利用2017年NFL四分卫数据，希望将每周排名前10位的QB与其他数据一起放在一个数据框中

为此，我们希望每周将前2名返回到新的数据帧中

week    qb        pts
1       Rodgers   30
1       Brady     24
2       Rodgers   31
2       Wilson    26

我尝试了一个for循环，该循环可以获取数据，但无法将其放入数据帧中

top10_17 = pd.DataFrame()
for i in range(1, 18):
    i_17 = qb_2017.loc[qb_2017['Week'] == i].sort_values('FantasyPoints', ascending=False)[:10]
    top10_17 = pd.concat(i_17)

NFL赛季17周的使用范围（1,18）

grouped = qb_df.groupby('week')
print(grouped.head(2))

---

这假设您的列表已排序，可以使用

pandas.sort_values（）

IIUC

sort_values

with

groupby

+

head

df.sort_values('pts',ascending=False).groupby('week').head(2).sort_values('week')
Out[49]: 
   pts       qb  week
0   30  Rodgers     1
1   24    Brady     1
3   31  Rodgers     2
5   26   Wilson     2

---

您也可以这样做：

qb_df.set_index('qb').groupby('week')['pts'].nlargest(2)

week  qb     
1     Rodgers    30
      Brady      24
2     Rodgers    31
      Wilson     26
Name: pts, dtype: int64

如果格式对于保持不变非常重要：

qb_df.set_index('qb').groupby('week')['pts'].nlargest(2).reset_index()

week       qb  pts
0     1  Rodgers   30
1     1    Brady   24
2     2  Rodgers   31
3     2   Wilson   26

qb_df.set_index('qb').groupby('week')['pts'].nlargest(2).reset_index()

week       qb  pts
0     1  Rodgers   30
1     1    Brady   24
2     2  Rodgers   31
3     2   Wilson   26