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python - 使用pandas python将索引与另一列的最高三个值分组

问题描述

我有一个 csv 文件，其中包含 StateName、Population、CityName 等列...请注意，对于每个州，您都可以有多个城市名称，因此同一个城市有多个人口

我想要的是将 StateName 与同一城市的三个最高人口分组。

我有什么：（图片点击查看）

我想要的（图片点击查看） 我的代码是：

def answer_six():
x=census_df['STNAME'].unique()
census_df2 = df = pd.DataFrame()



for a in x :
    census_dfcopy = census_df.copy()
    census_dfcopy = census_dfcopy.set_index(['STNAME'])
    census_dfcopy  = census_dfcopy.loc[a]
    census_dfcopy = census_dfcopy.reset_index()
    census_dfcopy = census_dfcopy.set_index(['CENSUS2010POP'])
    census_dfcopy1=census_dfcopy.sort_index(ascending = False)
    census_dfcopy1= census_dfcopy1.append(census_dfcopy1)
    census_dfcopy1.groupby('STNAME')


return   census_dfcopy1.head(3)

答案六（）

我只得到最后一个状态的最后 3 个值。

要下载 csv 文件，请访问链接： https ://drive.google.com/open?id=1ptE6MRQ1NGrfRYBB7NKjqhOJZXlxScPo

标签： pythonpython-3.xpandasnumpyseries

解决方案

你可以做

census_df.groupby('STNAME').CENSUS2010POP.nlargest(3)

在行动：

In [51]: df
Out[51]:
    ctyname  pop stname
0         0   10      a
1         1    9      a
2         2    1      a
3         3    3      a
4         4   12      b
5         5   12      b
6         6   13      b
7         7   14      b
8         8    4      c
9         9    3      c
10       10    2      c
11       11    1      c

In [68]: df.groupby('stname').pop.nlargest(3)
Out[68]:
stname
a       0     10
        1      9
        3      3
b       7     14
        6     13
        4     12
c       8      4
        9      3
        10     2

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