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我有一个包含产品、价格、类别和县的数据。我使用此代码来计算每个县每个类别的产品数量:
df_count = df.groupby(['County','Category']).size().reset_index(name='counts')
我的数据框现在看起来像这样:
662 行 × 3 列
有21个县,32个类别。数量是一个类别中的产品数量。并非所有类别在一个县都是必需的。
我想要一个新的数据框,其中包含每个县的前 N 个(例如 2 个)最大类别,并将其余部分汇总到“其他”。我想要每个县都这样,它看起来像这样:
我看过以前对数组做类似的帖子
How to group "remaining" results beyond Top N into "Others" with pandas
Sort top N and group 'others' in pandas df
并尝试了这个
# group by & sort descending
df_sorted=df_count.groupby(['County','Category']).sum().sort_values('counts', ascending=False).reset_index()
# rename rows other than top-n to 'Others'
x_sorted.groupby('County').loc[x_sorted.index >=3, 'Category'] = 'Others'
还有这个
df_count.sort_values(by=['counts'], ascending=False).groupby('County').head(2).sort_values(by=['County']).reset_index(drop=True)
#not_top2 = df.groupby('Version').sum().sort('Value', ascending=False).index[2:]
not_top2 = x.groupby(['County','Category']).sum().sort_values('counts', ascending=False).index[2:]
dfnew = x.replace(not_top2, 'Other')
dfnew.groupby(['County','Category']).sum()
但没有成功获得所需的输出。
非常感谢任何帮助或指导!
最佳答案
您可以使用以下步骤序列获得最终输出,我认为这非常简单。
为了便于理解,我将在代码和每行输出中添加注释。
# Grab top 2 largest caterogies of each country
top_two = df.groupby('County').apply(lambda x: x.nlargest(2, 'counts')).reset_index(drop=True)
>>> top_two
County Category counts
0 Blekinge Boats 143
1 Blekinge Audio & video 101
2 Östergötland Sports & leisure equipment 335
3 Östergötland Tools 102
# Create a dataframe with the rest of the information
df_others = df.append(df.merge(top_two,'inner')).drop_duplicates(keep=False)
>>> df_others
County Category counts
0 Blekinge Accessories & watches 35
2 Blekinge Bicycles 78
3 Blekinge Boat parts & accessories 65
5 Östergötland Snowmobile parts & accessories 2
6 Östergötland Snowmobiles 5
9 Östergötland Trucks & construction 66
# Groupby country and Sum and assign 'others' under Category in the df_others dataframe
df_others = df_others.groupby('County')['counts'].sum().reset_index()
df_others['Category'] = 'Others'
>>> df_others
County counts Category
0 Blekinge 178 Others
1 Östergötland 73 Others
最后,concat()
两个数据帧以获得最终输出:
res = pd.concat([top_two,df_others]).sort_values('County').reset_index(drop=True)
>>> res
County Category counts
0 Blekinge Boats 143
1 Blekinge Audio & video 101
2 Blekinge Others 178
3 Östergötland Sports & leisure equipment 335
4 Östergötland Tools 102
5 Östergötland Others 73
如有不明之处请回来
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