python pandas 在组内排序并应用函数

Question

假设我有 iris 数据集。有没有办法在 pandas 中简洁地执行以下操作？

1. 按目标分组
2. 在每组内，按“萼片长度(cm)”降序排列
3. 在每个组中，将 1 分配给前 5 行，将 0 分配给其余行？

对于了解 R 的人，我只想复制以下代码(是的，这是一种解决方法):

iris %>%
  group_by(Species) %>%
  arrange(desc(Sepal.Length)) %>%
  mutate(size_tag = 1,
         size_tag = cumsum(size_tag),
         size_tag = ifelse(size_tag <= 5, 1, 0))

到目前为止我有:

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
iris = pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'], iris['target']],
                 columns= iris['feature_names'] + ['target'])

def fn(group, col_nm):
    group[col_nm] = 1
    group[col_nm] = np.cumsum(group[col_nm])
    group[col_nm] = np.where(group[col_nm] <= 5, 1, 0)
return group

iris['size_tag'] = np.NaN
iris.groupby('target').apply( pd.DataFrame.sort_values, 'sepal length (cm)' ).apply( fn, args = (['size_tag']))

我得到的结果是附加到 DataFrame 的额外行...

我刚刚开始使用 pandas 和 Python，所以欢迎任何评论(例如与编码风格相关的评论)。

Answer 1

这得到了一系列的 1 和 0

iris.sort_values(
    'sepal length (cm)', ascending=False
).groupby('target').cumcount().__floordiv__(5).eq(0).astype(np.uint8)

---

更具可读性

s = iris.sort_values('sepal length (cm)', ascending=False)
c = s.groupby('target').cumcount()
((c // 5) == 0).astype(np.uint8)

---

使用新列生成副本

s = iris.sort_values('sepal length (cm)', ascending=False)
c = s.groupby('target').cumcount()
top5 = ((c // 5) == 0).astype(np.uint8)
iris.assign(size_tag=top5)