Pandas:按日期分组并查找每个日期的最小n

Question

我有一个不同日期的数据帧，每个日期有一组ID。我想按日期分组，然后按该日期的某个列(数量)选择最小的3行。我正在尝试像下面这样的Pandas函数，但得到了多个错误。

这似乎是一个可行的split-apply-combine方法--你能帮我理解我哪里错了吗？

df.groupby(['OriginalAmount']).apply(nsmallest(2))
df.groupby(['OriginalAmount']).nsmallest(2).groupby(level='OriginalAmount')

下面是示例数据帧，以及当n_smallest等于2时我想要的输出

数据帧：

         Date  ID  Amount
0  2018-01-01  23       5
1  2018-01-01  45      10
2  2018-01-01  56      15
3  2018-01-02  23       5
4  2018-01-02  45      10
5  2018-01-02  99       3
6  2018-01-02  56      15
7  2018-01-03  23       3
8  2018-01-03  45       6
9  2018-01-03  56      19
10 2018-01-03  99       3

所需输出：

Date    ID  Amount
1/1/2018    23  5
1/1/2018    45  10
1/2/2018    99  3
1/2/2018    23  5
1/3/2018    23  3
1/3/2018    99  3

Answer 1

你表明你想要‘groupby’，但是你是按'OriginalAmount‘分组的，它甚至不是你的DataFrame中的一列。

虽然您可以使用nsmallest，但由于您想要设置原始日期的子集，因此您可以对Amount列进行排序，然后在根据“DataFrame”组成组之后只需调用.tail (或head)。如果您想要原始顺序，请按索引末尾排序。

df.sort_values('Amount').groupby('Date').head(2).sort_index()

输出：

          Date  ID  Amount
0   2018-01-01  23       5
1   2018-01-01  45      10
3   2018-01-02  23       5
5   2018-01-02  99       3
7   2018-01-03  23       3
10  2018-01-03  99       3