pandas有groupby分组函数和sort_values排序函数,但是如何对dataframe分组之后排序呢?
In [70]: df = pd.DataFrame(((random.randint(2012, 2016), random.choice(['tech', 'art', 'office']), '%dk-%dk'%(random.randint(2,10), random.randint(10, 20)), '') for _ in xrange(10000)), columns=['publish_time', 'classf', 'salary', 'title'])
In [71]: df.head()
Out[71]:
publish_time classf salary title
0 2012 art 2k-19k
1 2014 office 5k-17k
2 2013 office 2k-10k
3 2013 art 5k-14k
4 2013 art 2k-14k
In [72]: df.groupby(['publish_time', 'classf', 'salary']).count()['title'].groupby(level=0, group_keys=False).nlargest(10)
Out[72]:
publish_time classf salary
2012 art 7k-13k 18
4k-13k 16
tech 3k-12k 14
art 6k-16k 13
8k-15k 13
office 5k-18k 13
tech 4k-14k 13
以上这篇pandas多级分组实现排序的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
标签:
pandas,分组,排序
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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。