如何使用 pandas 根据另一列查找金额的前 3 个值答案

【问题标题】：How to find top 3 values in amount, based on another column by using pandas如何使用 pandas 根据另一列查找金额的前 3 个值
【发布时间】：2021-10-19 08:55:58
【问题描述】：

A、B、C、D、E 是游戏。有 80 种不同的游戏
此数据框有 5,000 行

我如何列出前 3 名的游戏？

【问题讨论】：

你能从样本数据中添加预期的输出吗？

标签： python pandas pandas-groupby data-analysis

【解决方案1】：

首先将DataFrame.explode 用于标量列表，然后通过DataFrame.drop_duplicates 删除重复项，最后通过Series.value_counts 使用Series.head 获取top3，因为value_counts 默认排序：

top3 = df.explode('Games').drop_duplicates(['Games','Room'])['Games'].value_counts().head(3)

【讨论】：

【解决方案2】：

分解您的 Games 列（如果 Games 包含真正的 Python 列表）然后删除重复项（根据您的旁注）并根据您的需要使用具有不同参数的 value_counts：

所有房间前 3 名：

>>> df.explode('Games') \
      .drop_duplicates(['Games', 'Rooms']) \
      .value_counts('Games').head(3)
Games
A    2
B    2
C    2
dtype: int64

每间客房前 3 名：

>>> df.explode('Games') \
      .drop_duplicates(['Games', 'Rooms']) \
      .value_counts(['Games', 'Rooms']).head(3)
Games  Rooms
A      North    1
       West     1
B      East     1
dtype: int64

设置：

data = {'Games': [['A', 'B', 'C'], ['B', 'D'], ['B', 'E'], ['A', 'C'], ['D']],
        'Rooms': ['West', 'East', 'East', 'North', 'South']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# Output:
       Games  Rooms
0  [A, B, C]   West
1     [B, D]   East
2     [B, E]   East
3     [A, C]  North
4        [D]  South

【讨论】：