python - 根据 pandas 中的列和数据透视中的一组查找最大值行

Question

我有以下 pandas 数据框:

id  val city    
4   78  a   
4   12  b   
4   50  c   

9   20  d   
9   8   e   
9   30  f   
9   17  g   

我想把它转换成下面的形状。在每个“id”组中，根据“val”获取最大的行(本例中为 n=2)。例如78 和 50 位于 id 4 的组中，30 和 20 位于 id 9 的组中

id  val city    
4   78  a   
4   50  c   

9   30  f   
9   20  d   

最后，按如下方式旋转表格:

id  c_1stLrgst  c_1Lrgst_val    c_2ndLrgst  c_2Lrgst_val...c_nLrgst c_nLrgst_val
4   a           78              c           50
9   f           30              d           20

我可以使用df.groupby('id').nlargest(2, 'val')获取组。不知道下一步该做什么。

import pandas as pd
df_dict = {'id': [4,4,4,9,9,9,9],
            'val':[78,12,50,20,8,30,17],    
            'city':['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'], 
            };
df = pd.DataFrame(df_dict);

Answer 1

您可以使用 sort_values + groupby.head，然后使用另一个 groupby 来列出。然后拆分列表并连接。

# sort by "val" descending and extract first 2 rows from each group
df_filtered = df.sort_values('val', ascending=False)\
                .groupby('id').head(2)

groupvars = ['city', 'val']

# groupby city and val
g = df_filtered.groupby('id')[groupvars].agg(list)

# split lists and create dataframe for each group key
L = [pd.DataFrame(g[x].values.tolist(), index=res.index).add_prefix(x) for x in groupvars]

# concatenate results
res = pd.concat(L, axis=1)

print(res)

   city0 city1  val0  val1
id                        
4      a     c    78    50
9      f     d    30    20