熊猫进阶:群后如何创建具有最大3和最小3值的多索引数据？

Question

我想知道如何创建一个多索引熊猫数据，它作为两个顶级列nlargest_3和nsmallest_3，并有相应的国家和计数的每一栏。

祝贺你

日期:2020年1月1日

我的新年快乐(或者说，新的十年快乐)祝贺那位能成功回答这个问题的天才头脑。

设置

import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(100)

df = pd.DataFrame({
    'country': np.random.choice(list('abcdefgh'),size=(1,1000))[0],
    'count':np.random.choice(range(10),size=(1,1000))[0]

})

print(df.head())

必填项

# this should be multi-index pandas dataframe
nlargest_3   n_smallest_3
d 140         a 112
c 135         b 116
h 128         f 120

迄今已完成

df.groupby('country')['count'].count().agg(
    [lambda ser: ser.nlargest(3),
     lambda ser: ser.nsmallest(3)]).fillna(0).pipe(print)

   <lambda>  <lambda>
d     140.0       0.0
c     135.0       0.0
h     128.0       0.0
a       0.0     112.0
b       0.0     116.0
f       0.0     120.0

Answer 1

这应该能起作用：

pd.merge(
    df.groupby('country')['count'].count().nlargest(3).reset_index(), 
    df.groupby('country')['count'].count().nsmallest(3).reset_index(), 
    suffixes=["_largest", "_smallest"], 
    left_index=True, right_index=True, 
    how="outer"
).set_index(["country_largest", "country_smallest"])

输出：

                                  count_largest  count_smallest
country_largest country_smallest                            
d               a                           140             112
c               b                           135             116
h               f                           128             120

Answer 2

你的密码快到了。您只需要在Series.agg上使用函式字典，而不是使用函式清单。使用你的密码

(df.groupby('country').count()['count']
                      .agg({'nlargest': lambda x: x.nlargest(3).reset_index(), 
                            'nsmallest': lambda x: x.nsmallest(3).reset_index()}))

Out[1870]:
  nlargest       nsmallest
   country count   country count
0        d   140         a   112
1        c   135         b   116
2        h   128         f   120