이번 포스팅에서는 Python pandas의 DataFrame을 


(1) 특정 칼럼을 기준으로 행을 정렬한 후에 (sort DataFrame by value in ascending/descending order)

==> (2) 각 그룹별로 상위 N개 행을 가져오기 (select top N rows by group)


을 하는 방법을 소개하겠습니다. 





먼저 'a'와 'b' 두 개의 그룹별로 5개의 값을 가진 간단한 예제 DataFrame을 만들어보겠습니다. 



import numpy as np

import pandas as pd


# make a sample DataFrame

df = pd.DataFrame({'grp': ["a", "a", "a", "a", "a", "b", "b", "b", "b", "b"], 

                           'val': np.random.uniform(0, 10, 10)})


df


grpval
0a0.275704
1a5.334576
2a5.386807
3a6.033636
4a2.140798
5b2.089792
6b6.396985
7b3.088498
8b5.895689
9b1.157073

 




이제 "val" 변수를 기준으로 내림차순 정렬(sort by 'val' in descending order) 한 후에, 'grp' 칼럼의 'a', 'b' 그룹별로 상위 3개의 값을 가져와서 새로운 데이터프레임을 만들어보겠습니다. 



# sort by value in descending order per group, and select top 3 values per group

df_sort_group_top3 = df.sort_values(by="val", ascending=False).groupby("grp").head(3)


df_sort_group_top3


grpval
6b6.396985
3a6.033636
8b5.895689
2a5.386807
1a5.334576
7b3.088498

 



위의 df_sort_group_top3 결과를 좀더 보기에 좋도록 'a', 'b' 그룹 순서대로, 각 그룹 내에서는 내림차순으로 정렬해보겠습니다. 



df_sort_group_top3.sort_values(by=["grp", "val"], ascending=[True, False])


grpval
3a6.033636
2a5.386807
1a5.334576
6b6.396985
8b5.895689
7b3.088498

 



많은 도움이 되었기를 바랍니다.  

Posted by R Friend R_Friend