python - 如何分组、排序然后获取 Pandas 中第二高的行？

Question

我想先按ID 对我的数据进行分组，对Offer 列执行降序排序，然后获取第二行。我如何使用 Pandas 实现这一目标？

     ID             Vehicle              Auction       Offer
0   3580845  2005 Volvo XC90 V8               Copart    215
1   3580845  2005 Volvo XC90 V8  Manheim Salvage API    170
2   3580845  2005 Volvo XC90 V8       Merged Salvage    195
3   3580845  2005 Volvo XC90 V8      Manheim Salvage    390
4   3580845  2005 Volvo XC90 V8                  IAA    270
5   3580845  2005 Volvo XC90 V8                  SVP    175
6   3580789   2003 Lexus ES 300               Copart    180
7   3580789   2003 Lexus ES 300       Merged Salvage    190
8   3580789   2003 Lexus ES 300      Manheim Salvage    355
9   3580789   2003 Lexus ES 300                  IAA    270
10  3580789   2003 Lexus ES 300                  SVP    180

预期:

     ID             Vehicle              Auction       Offer
0   3580845  2005 Volvo XC90 V8                  IAA    270
1   3580789   2003 Lexus ES 300                  IAA    270

Answer 1

首先需要sort_values然后使用 cumcount对于计数值，然后按 boolean indexing 过滤:

df = df.sort_values(['ID','Offer'], ascending=False)
df1 = df[df.groupby('ID').cumcount() == 1]
print (df1)
             ID        Vehicle Auction  Offer
4 3580845  2005  Volvo XC90 V8     IAA    270
9 3580789  2003   Lexus ES 300     IAA    270