Python 使用数据框中的3列按唯一值查找前5名

我有一个包含5列的数据框。我正在寻找拥有最独特用户的前5所学校

我可以通过喜欢的方式获得前5名的学校，但我正在努力筛选独特的用户。我添加了用户_id.nunique（），但收到一个错误

      df.groupby('school')['like_id'].count().nlargest(5)

样本数据

   school_name   Day   user_id  like_id  location_id
   Tilden HS     Mon     1        1          10
   South Shore   Tue     2        2          11
   Tilden HS     Mon     1        3          12
   South Shore   Wed     3        4          13
   Brooklyn      Wed     5        5          14
   Canarsie      Thu     7        6          15
   Erasmus       Fri     8        7          16
   Erasmus       Sat     8        8          17

首先，我们可以关注：

df_pivot = df.pivot_table(index='school_name', 
               columns='user_id', 
               values='like_id', 
               aggfunc='count',
               fill_value=0)

它给出了

df_轴

：

user_id      1  2  3  5  7  8
school_name                  
Brooklyn     0  0  0  1  0  0
Canarsie     0  0  0  0  1  0
Erasmus      0  0  0  0  0  2
South Shore  0  1  1  0  0  0
Tilden HS    2  0  0  0  0  0

然后，要通过唯一用户了解max：

df_pivot.ne(0).sum(1).nlargest(5)

给出：

school_name
South Shore    2
Brooklyn       1
Canarsie       1
Erasmus        1
Tilden HS      1
dtype: int64

school_name
Erasmus        2
South Shore    2
Tilden HS      2
Brooklyn       1
Canarsie       1
dtype: int64

或者通过

像\u id

：

df_pivot.sum(1).nlargest(5)

给出：

school_name
South Shore    2
Brooklyn       1
Canarsie       1
Erasmus        1
Tilden HS      1
dtype: int64

school_name
Erasmus        2
South Shore    2
Tilden HS      2
Brooklyn       1
Canarsie       1
dtype: int64

我相信你需要：

或者，如果需要按列组合进行分组，并按3列获取唯一值的数量：

s1 = df.groupby(['school_name', 'user_id'])['like_id'].nunique().sum(level=0).nlargest(5)
print (s1)

school_name
Erasmus        2
South Shore    2
Tilden HS      2
Brooklyn       1
Canarsie       1
Name: like_id, dtype: int64

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