python - 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”列中最常列出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。我也不确定这个代码。

标签： pythonpandaspandas-groupby

Answer 1

过滤掉包含前 5 个国籍的国籍的行：

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，其中行包含排名前 5 的国籍：

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

查看 Number_of_Referalls 的百分比值 > 或 = 1 的快速方法：

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