python - 使用多个条件对 Pandas 进行排序和重组-6ren

python - 使用多个条件对 Pandas 进行排序和重组

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-04 08:48:34

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这是样本数据 -

Product     Type        Name    Time        Value
Product a   Medicare    CVS     2018-10-05  10
Product a   Medicare    Cigna   2018-10-05  20
Product a   Medicare    United  2018-10-05  30
Product a   Medicare    Humana  2018-10-05  40
Product a   Medicare    Centene 2018-10-05  50
Product a   Comm        CVS     2018-10-05  20
Product a   Comm        Cigna   2018-10-05  30
Product a   Comm        United  2018-10-05  40
Product a   Comm        Humana  2018-10-05  50
Product a   Comm        Centene 2018-10-05  60
Product a   Medicare    CVS     2019-10-03  30
Product a   Medicare    Cigna   2019-10-03  20
Product a   Medicare    United  2019-10-03  10
Product a   Medicare    Humana  2019-10-03  5
Product a   Medicare    Centene 2019-10-03  12
Product a   Comm        CVS     2019-10-03  87
Product a   Comm        Cigna   2019-10-03  43
Product a   Comm        United  2019-10-03  50
Product a   Comm        Humana  2019-10-03  30
Product a   Comm        Centene 2019-10-03  90

首先，我需要在“时间”中找到最新的一周。
在上表中是 2019-10-03。
现在在那一周，我需要按每个“类型”的值对前 2 个“名称”进行排序/查找。
然后，我需要创建一个如下所示的数据框 -
2019 年 10 月 3 日当周“Medicare”的前 2 名“名称”是 CVS 和 Cigna。
2019 年 10 月 3 日当周“Comm”的前 2 名“名称”是 Centene 和 CVS。

Product    Type         Name    Time       Value
Product a   Medicare    CVS     2018-10-05  10
Product a   Medicare    Cigna   2018-10-05  20
Product a   Comm        Centene 2018-10-05  60
Product a   Comm        CVS     2018-10-05  20
Product a   Medicare    CVS     2019-10-03  30
Product a   Medicare    Cigna   2019-10-03  20
Product a   Comm        Centene 2019-10-03  90
Product a   Comm        CVS     2019-10-03  87

最佳答案

第一个过滤器Product , Type和 Name组合最新的日期时间，然后使用 merge对于所有日期时间的过滤器组合:

df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'])

df1= (df[df['Time'].eq(df['Time'].max())]
      .sort_values('Value', ascending=False)\
      .groupby(['Product', 'Type'])\
      .head(2))
print (df1)
      Product      Type     Name       Time  Value
19  Product a      Comm  Centene 2019-10-03     90
15  Product a      Comm      CVS 2019-10-03     87
10  Product a  Medicare      CVS 2019-10-03     30
11  Product a  Medicare    Cigna 2019-10-03     20

df = (df.merge(df1[['Product','Type', 'Name']])
        .sort_values(['Product','Time','Type','Value'], 
                     ascending=[True, True,True, False]))
print (df)
     Product      Type     Name       Time  Value
6  Product a      Comm  Centene 2018-10-05     60
4  Product a      Comm      CVS 2018-10-05     20
2  Product a  Medicare    Cigna 2018-10-05     20
0  Product a  Medicare      CVS 2018-10-05     10
7  Product a      Comm  Centene 2019-10-03     90
5  Product a      Comm      CVS 2019-10-03     87
1  Product a  Medicare      CVS 2019-10-03     30
3  Product a  Medicare    Cigna 2019-10-03     20

关于python - 使用多个条件对 Pandas 进行排序和重组，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/64185752/

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