df = pd.DataFrame({'Weekday':list('MMMMMMMMMMTTTTTTTTTT'), 'Items': list("AAABBCDEFGBBBCCADEFG") })grouped = df.groupby(['Weekday','Items'],sort=True).agg({'Items': 'count'})然后，我得到分組的結果：Weekday Items M A 3 B 2 C 1 D 1 E 1 F 1 G 1T A 1 B 3 C 2 D 1 E 1 F 1 G 1因此，如何為每個“工作日”輸出前5個項目（“M”和“T”為5），例如：Weekday Items M A 3 B 2 C 1 D 1 E 1T B 3 C 2 A 1 D 1 E 1任何人都可以幫忙嗎？
2 回答
白衣染霜花
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df = pd.DataFrame({'Weekday':list('MMMMMMMMMMTTTTTTTTTT'),
'Item': list("AAABBCDEFGBBBCCADEFG")
})
grouped = df.groupby(['Weekday','Item'],sort=True).agg(count=('Item', 'count'))
grouped.sort_values(['Weekday','count'],ascending=False).groupby('Weekday').head(5)
count
Weekday Item
T B 3
C 2
A 1
D 1
E 1
M A 3
B 2
C 1
D 1
E 1
湖上湖
TA貢獻2003條經驗 獲得超2個贊
grouped = (df.groupby(['Weekday','Items'])
.Items.agg(counter='count')
.groupby(['Weekday'],
as_index=False))
pd.concat([group.nlargest(5,'counter') for name,group in grouped])
counter
Weekday Items
M A 3
B 2
C 1
D 1
E 1
T B 3
C 2
A 1
D 1
E 1
分組兩次，首先獲取計數器變量。第二個組允許通過組進行迭代，以使用 nlargest 獲得前 5 個。最后一步是將列表中的數據幀合并為一個。
vb_rise的解決方案應該更快，因為它避免了迭代過程。
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