如何删除每个 groupby 聚合数据框的第一行？

Question

我目前有这个功能：

def process_data(data):
    data = data[data['Bucket Number'] == 25.0].groupby(['Activity Month', 'Agent Sign']).agg({'Total Ping Current Forecast': [np.sum]})
    data = data.sort_values(['Activity Month', ('Total Ping Current Forecast', 'sum')], ascending=[True, False]).groupby(level=0).head(3)
    return data

产生这个输出：

                          Total Ping Current Forecast
                                                  sum
Activity Month Agent Sign                            
202001         {Various}                 1.305513e+09
               HDQGR1                    2.171435e+08
               CRCTLD                    4.774614e+07
202002         {Various}                 1.159181e+09
               HDQGR1                    1.912536e+08
               CRCTLD                    4.573402e+07
202003         {Various}                 1.090292e+09
               HDQGR1                    1.852591e+08
               CRCTLD                    4.045673e+07

我想删除每个组的第一行，以便输出如下所示：

                          Total Ping Current Forecast
                                                  sum
Activity Month Agent Sign                            
202001         HDQGR1                    2.171435e+08
               CRCTLD                    4.774614e+07
               DFW1DF                    1.622023e+07
202002         HDQGR1                    1.912536e+08
               CRCTLD                    4.573402e+07
               HDQ1ZB                    2.711470e+07
202003         HDQGR1                    1.852591e+08
               CRCTLD                    4.045673e+07
               HDQ1ZB                    1.532134e+07

基本上，我希望删除每个组的最高值，因为数据帧已经按sum 降序排序。

我找到了this solution 并尝试了这个：

def process_data(data):
    data = data[data['Bucket Number'] == 25.0].groupby(['Activity Month', 'Agent Sign']).agg({'Total Ping Current Forecast': [np.sum]})
    data = data.sort_values(['Activity Month', ('Total Ping Current Forecast', 'sum')], ascending=[True, False]).apply(lambda x: x.iloc[1:]).groupby(level=0).head(3)
    return data

但它只将该函数应用于给出此结果的第一组：

                          Total Ping Current Forecast
                                                  sum
Activity Month Agent Sign                            
202001         HDQGR1                    2.171435e+08
               CRCTLD                    4.774614e+07
               DFW1DF                    1.622023e+07
202002         {Various}                 1.159181e+09
               HDQGR1                    1.912536e+08
               CRCTLD                    4.573402e+07
202003         {Various}                 1.090292e+09
               HDQGR1                    1.852591e+08
               CRCTLD                    4.045673e+07

如何将该函数应用于数据框中的每个组？

Answer 1

在您的代码中，您可以使用.nth([1, 2])，而不是使用.head(3)。

这将返回每个组的第二个和第三个元素，因为 nth 的索引是从零开始的。

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