python - Pandas - 在 groupby 中聚合、排序和最大

Question

我有以下数据框:

                       some_id
2016-12-26 11:03:10        001
2016-12-26 11:03:13        001
2016-12-26 12:03:13        001
2016-12-26 12:03:13        008
2016-12-27 11:03:10        009
2016-12-27 11:03:13        009
2016-12-27 12:03:13        003
2016-12-27 12:03:13        011

我需要做一些类似 transform('size') 的事情，并得到 N 个最大值。 要得到这样的东西 (N=2):

             some_id   size
2016-12-26       001      3
                 008      1
2016-12-27       009      2
                 003      1

在 pandas 0.19.x 中是否有优雅的方式来做到这一点？

Answer 1

使用value_counts在对 DateTimeIndex 的 date 部分进行分组后计算非重复计数。默认情况下，这会按降序对它们进行排序。

您只需取此结果的最上面的 2 行即可获得最大的(前 2)部分。

fnc = lambda x: x.value_counts().head(2)
grp = df.groupby(df.index.date)['some_id'].apply(fnc).reset_index(1, name='size')
grp.rename(columns={'level_1':'some_id'})