這篇文章主要介紹了pandas中多級(jí)分組如何實(shí)現(xiàn)排序,具有一定借鑒價(jià)值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。
按需策劃可以根據(jù)自己的需求進(jìn)行定制,網(wǎng)站設(shè)計(jì)、網(wǎng)站建設(shè)構(gòu)思過程中功能建設(shè)理應(yīng)排到主要部位公司網(wǎng)站設(shè)計(jì)、網(wǎng)站建設(shè)的運(yùn)用實(shí)際效果公司網(wǎng)站制作網(wǎng)站建立與制做的實(shí)際意義pandas有g(shù)roupby分組函數(shù)和sort_values排序函數(shù),但是如何對dataframe分組之后排序呢?
In [70]: df = pd.DataFrame(((random.randint(2012, 2016), random.choice(['tech', 'art', 'office']), '%dk-%dk'%(random.randint(2,10), random.randint(10, 20)), '') for _ in xrange(10000)), columns=['publish_time', 'classf', 'salary', 'title']) In [71]: df.head() Out[71]: publish_time classf salary title 0 2012 art 2k-19k 1 2014 office 5k-17k 2 2013 office 2k-10k 3 2013 art 5k-14k 4 2013 art 2k-14k In [72]: df.groupby(['publish_time', 'classf', 'salary']).count()['title'].groupby(level=0, group_keys=False).nlargest(10) Out[72]: publish_time classf salary 2012 art 7k-13k 18 4k-13k 16 tech 3k-12k 14 art 6k-16k 13 8k-15k 13 office 5k-18k 13 tech 4k-14k 13
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