在 groupby 中获得前 3 名，并将其余部分归为“其他类别”

Question

我目前正在像这样在 pandas 中进行 groupby：

df.groupby(['grade'])['students'].nunique())

我得到的结果是这样的：

grade
grade 1                      12
grade 2                       8
grade 3                      30
grade 4                       2
grade 5                     600
grade 6                      90

有没有办法让我看到前 3 名的组，而其他所有内容都归类为其他？

这就是我要找的东西

grade
grade 3                      30
grade 5                     600
grade 6                      90
other (3 other grades)       22

Answer 1

如果没有实际的输入数据就不能做很多事情，但如果这是你的 groupby 之后的起始数据框 (df) -

     grade  unique
0  grade_1      12
1  grade_2       8
2  grade_3      30
3  grade_4       2
4  grade_5     600
5  grade_6      90

您可以再执行几个步骤来到达您的餐桌 -

ddf = df.nlargest(3, 'unique')
ddf = ddf.append({'grade': 'Other', 'unique':df['unique'].sum()-ddf['unique'].sum()}, ignore_index=True)

     grade  unique
0  grade_5     600
1  grade_6      90
2  grade_3      30
3    Other      22

Answer 2

我认为您可以在 df 中添加一个辅助列，并将其称为“分组”。 将前 3 行命名为原始名称，将其余行命名为“其他”，然后按“分组”列分组。