c# - 查询 Pandas 数据框

Question

我有以下数据:

Id | PrimaryName | SecondaryName | Value
---+-------------+---------------+-------
 0 | PN0         | SN0           | 3
 1 | PN0         | SN1           | 5
 2 | PN0         | SN2           | 6
 3 | PN1         | SN3           | 5
 4 | PN1         | SN4           | 6
 5 | PN1         | SN5           | 7
 6 | PN2         | SN6           | 1
 7 | PN2         | SN7           | 2
 8 | PN2         | SN8           | 3

实际上，它类似于一个键值对，以 SecondaryName 为键，以 Value 为，嗯，值，附加列 PrimaryName。我的任务是，通过仅查看每个 PrimaryName 具有最大值的两个条目，确定两个最大的 PrimaryName。

例如，对于PN0，两个最大值是5和6，对于PN1，是6和7，对于PN2，是2和3 . 这意味着最大的 PrimaryName 是得分为 11 的 PN0 和得分为 13 的 PN1。
理想的结果只是 PrimaryName 的有序列表 => ['PN1', 'PN0']

作为一个相当精通 C# 的人，这看起来是一项非常简单的任务，可以通过以下查询解决:

var result = table.GroupBy(r => r.PrimaryName)
    .Select(g => new
    {
        PrimaryName = g.Key,
        Value =  g.OrderByDescending(e => e.Value).Take(2).Sum(e => e.Value)
    })
    .OrderByDescending(e => e.Value)
    .Take(2)
    .Select(e => e.PrimaryName)
    .ToList();

但现在我必须在 Python 中重复它，特别是 pandas。

到目前为止，我只想到了查询的以下部分:

df.groupby('PrimaryName')[['PrimaryName', 'Value']]

我怀疑要像我在 C# 行中那样执行计算 g.OrderByDescending(e => e.Value).Take(2).Sum(e => e.Value) 我将不得不定义一个带有临时列的新数据框，但我不确定具体如何定义。

有人可以帮我吗？

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这个问题实际上还有更多内容。这个任务是 pandas 类(class)的一部分，并且根据 groupby 是下周的主题来判断，我可能走错了路，或者至少我可能错过了一些简单的东西很明显。

Answer 1

使用双 nlargest - 首先获取 2 最高值，然后先对它们进行求和，然后再获得另外前 2 个索引值:

L = df.groupby('PrimaryName')['Value']
      .apply(lambda x: x.nlargest(2).sum())
      .nlargest(2)
      .index
      .tolist()
print (L)
['PN1', 'PN0']

详细信息:

print (df.groupby('PrimaryName')['Value'].apply(lambda x: x.nlargest(2).sum()))
PrimaryName
PN0    11
PN1    13
PN2     5
Name: Value, dtype: int64

或者:

L = df.sort_values('Value', ascending=False)
      .groupby('PrimaryName')['Value']
      .apply(lambda x: x.head(2).sum())
      .nlargest(2)
      .index
      .tolist()