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python - 分组并查找属于 n 个唯一最大值的所有值

问题描述

我的数据框：

data = {'Input':[133217,133217,133217,133217,133217,133217,132426,132426,132426,132426,132426,132426,132426,132426],
 'Font':[30,25,25,21,20,19,50,50,50,38,38,30,30,29]}

     Input  Font
0   133217    30
1   133217    25
2   133217    25
3   133217    21
4   133217    20
5   133217    19
6   132426    50
7   132426    50
8   132426    50
9   132426    38
10  132426    38
11  132426    30
12  132426    30
13  132426    29

我想创建一个新的数据框，其中仅包含属于 3 个唯一最大值的字体中的值。例如，输入 133217 的 3 个最大字体值为 30、25、21。

预期输出：

op_data = {'Input':[133217,133217,133217,133217,132426,132426,132426,132426,132426,132426,132426],
 'Font':[30,25,25,21,50,50,50,38,38,30,30]}

     Input  Font
0   133217    30
1   133217    25
2   133217    25
3   133217    21
4   132426    50
5   132426    50
6   132426    50
7   132426    38
8   132426    38
9   132426    30
10  132426    30

我用 pandas 的 groupby 试过这个：

df = pd.DataFrame(data)
df['order'] = df.groupby('Input').cumcount()+1

然后我考虑了 1,2,3 中的值df['order']，但没有按计划进行。有什么替代方法吗？

标签： pythonpandas-groupby

解决方案

您可以找到每个组的唯一值，获取具有三个最大值的列表并选择此列表中的行：

df.groupby('Input')['Font'].\
apply(lambda x: x[x.isin(np.sort(x.unique())[-3:])]).\
reset_index(level=0)

输出：

     Input  Font
6   132426    50
7   132426    50
8   132426    50
9   132426    38
10  132426    38
11  132426    30
12  132426    30
0   133217    30
1   133217    25
2   133217    25
3   133217    21

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