熊猫多索引数据框获得每个已排序组的前5行

Question

我有一个多索引DataFrame，如下所示：

我想对每个海报组进行排序（降序）并获得前5名。 如果海报数量少于5个，则删除记录。

Answer 1

假设您具有以下DF：

In [97]: df
Out[97]:
               Time
waller poster
1      11         2
       22         3
       33         1
       44         1
       55         1
2      33         1
3      11         1
       22         1
       33         1
       44         2
       55         1
       66         3

解：

In [98]: (df.sort_index(ascending=[1,0])
    ...:    .groupby(level=0, as_index=False)
    ...:    .apply(lambda x: x.head(5) if len(x) >= 5 else x.head(0))
    ...:    .reset_index(level=0, drop=True)
    ...: )
    ...:
Out[98]:
               Time
waller poster
1      55         1
       44         1
       33         1
       22         3
       11         2
3      66         3
       55         1
       44         2
       33         1
       22         1

Answer 2

g = df.groupby(level=0)

def lrgst(df):
    if len(df) >= 5:
        return df.nlargest(5, 'Time')

pd.concat([lrgst(d) for _, d in g])

Answer 3

要对发布者列进行排序，可以使用排序级别

df.sortlevel(1, ascending=False)

要获得前n个结果，可以使用.head

df.head(5)

要删除记录，您可以参考相应的级别：

df = df[df.index.levels[1] > 5]

让我知道是否有帮助。 很难说这能否在有限的信息下解决您的问题