在熊猫数据框中订购一列

Question

我需要创建一个数据框，过滤出“国籍”列中列出频率最高的五个国家以及它们被列出的总次数。我一直在尝试使用 groupby，但没有成功。我用过的代码

df.groupby(['Nationality']).sum() 

我还需要确定参与该计划的人中有多少百分比至少有一个推荐人。不过我也不确定这个代码。

Answer 1

过滤掉包含国籍排在前 5 位的行：

df[df['Nationality'].isin(df['Nationality'].value_counts().index[:6]) == False]

通过查看 df 的形状来查看它们被列出了多少次，其中行包含前 5 名的国籍：

df[df['Nationality'].isin(df['Nationality'].value_counts().index[:6])].shape

快速查看 Number_of_Referalls 的百分比值 > 或 = 到 1：

(df['Number_of_Referalls '] >= 1).value_counts(normalize=True) * 100