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python - Pandas 按数据框上的操作分组

coder 2023-08-21 原文

我有一个如下所示的 Pandas 数据框。

UsrId   JobNos
 1       4
 1       56
 2       23 
 2       55
 2       41
 2       5
 3       78
 1       25
 3       1

我根据 UsrId 按数据框分组。分组数据框在概念上如下所示。

UsrId   JobNos
  1    [4,56,25]
  2    [23,55,41,5]
  3    [78,1]

现在，我正在寻找一个内置 API，它将为我提供具有最大作业数的 UsrId。对于上面的示例，UsrId-2 具有最大计数。

更新: 我想要的不是具有最大作业数的 UsrID，而是具有最大作业数的 n UserIds。对于上面的示例，如果 n=2 则输出为 [2,1]。这能做到吗？

最佳答案

像 df.groupby('UsrId').JobNos.sum().idxmax() 应该这样做:

In [1]: import pandas as pd

In [2]: from StringIO import StringIO

In [3]: data = """UsrId   JobNos
   ...:  1       4
   ...:  1       56
   ...:  2       23 
   ...:  2       55
   ...:  2       41
   ...:  2       5
   ...:  3       78
   ...:  1       25
   ...:  3       1"""

In [4]: df = pd.read_csv(StringIO(data), sep='\s+')

In [5]: grouped = df.groupby('UsrId')

In [6]: grouped.JobNos.sum()
Out[6]: 
UsrId
1         85
2        124
3         79
Name: JobNos

In [7]: grouped.JobNos.sum().idxmax()
Out[7]: 2

如果您希望根据每组中的项目数得出结果:

In [8]: grouped.size()
Out[8]: 
UsrId
1        3
2        4
3        2

In [9]: grouped.size().idxmax()
Out[9]: 2

更新:要获得有序结果，您可以使用 .order 方法:

In [10]: grouped.JobNos.sum().order(ascending=False)
Out[10]: 
UsrId
2        124
1         85
3         79
Name: JobNos

关于python - Pandas 按数据框上的操作分组，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/16684346/

pythonPandascodeUsrIdJobNos

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