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python - Pandas groupby 最大总和

coder 2023-08-18 原文

我正在尝试在 Pandas 中一起使用 groupby、nlargest 和 sum 函数，但无法使其正常工作。 

State    County    Population
Alabama  a         100
Alabama  b         50
Alabama  c         40
Alabama  d         5
Alabama  e         1
...
Wyoming  a.51      180
Wyoming  b.51      150
Wyoming  c.51      56
Wyoming  d.51      5

我想使用 groupby 按州选择，然后按人口获得前 2 个县。然后仅使用前 2 个县的人口数字来计算该州的总和。

最后，我会得到一个包含州和人口(前 2 个县)的列表。

我可以让 groupby 和 nlargest 正常工作，但是获取 nlargest(2) 的总和是一个挑战。

我现在的行很简单:df.groupby('State')['Population'].nlargest(2)

最佳答案

您可以在执行groupby之后使用apply:

df.groupby('State')['Population'].apply(lambda grp: grp.nlargest(2).sum())

我认为您遇到的这个问题是 df.groupby('State')['Population'].nlargest(2) 将返回一个 DataFrame，因此您不能再进行分组级操作。一般来说，如果你想在一个组中执行多个操作，你需要使用apply/agg。

结果输出:

State
Alabama    150
Wyoming    330

编辑

按照@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ的建议，一种稍微更简洁的方法:

df.groupby('State')['Population'].nlargest(2).sum(level=0)

虽然这比在较大的 DataFrame 上使用 apply 稍微慢一些。

使用以下设置:

import numpy as np
import pandas as pd
from string import ascii_letters

n = 10**6
df = pd.DataFrame({'A': np.random.choice(list(ascii_letters), size=n),
                   'B': np.random.randint(10**7, size=n)})

我得到以下时间:

In [3]: %timeit df.groupby('A')['B'].apply(lambda grp: grp.nlargest(2).sum())
103 ms ± 1.08 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [4]: %timeit df.groupby('A')['B'].nlargest(2).sum(level=0)
147 ms ± 3.38 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

较慢的性能可能是由 sum 中的 level kwarg 在后台执行第二个 groupby 引起的。

关于python - Pandas groupby 最大总和，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40390634/

groupbypythoncodenlargestpandasgroup-bysum

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