grouped = data.groupby('country').size() grouped_head_10 = grouped.sort_values(ascending=False).head(10) grouped.plot(kind='bar') plt.show() grouped_head_10.plot(kind='bar') plt.show()

时间: 2023-06-13 21:04:51 浏览: 98

Python视频教程之pandas groupby 分组取每组的前几行记录方法.pdf

在Python数据分析领域，pandas库是一个不可或缺的工具，它提供了高效的数据处理能力。在实际工作中，我们经常需要对数据进行分组操作，并从每个组中提取特定的记录，例如每组的前几行。`groupby`函数是pandas中实现这一功能的关键，结合`head()`方法，可以方便地完成这一任务。下面我们将详细讲解如何使用这两个功能。导入pandas库并创建一个示例DataFrame。在本例中，我们有一个包含两个列的数据集：'class'和'score'。'class'列表示不同的类别，'score'列存储每个类别的分数。DataFrame如下： ```python import pandas as pd data = { 'class': ['a', 'a', 'b', 'b', 'a', 'a', 'b', 'c', 'c'], 'score': [3, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 14] } df = pd.DataFrame(data) ``` 接下来，为了确保分组时按照特定顺序（如降序）处理数据，可以使用`sort_values()`方法对DataFrame进行排序。在这个例子中，我们按'class'列升序排列，按'score'列降序排列： ```python df.sort_values(['class', 'score'], ascending=[1, 0], inplace=True) ``` 现在我们可以使用`groupby()`函数对DataFrame进行分组。`groupby()`接受一个或多个列名作为参数，根据这些列的值将数据分到不同的组。在这个例子中，我们按照'class'列进行分组： ```python grouped = df.groupby('class') ``` `grouped`对象现在是一个GroupBy对象，我们可以对它应用各种聚合函数。如果我们想获取每个类别的前两行，可以调用`head()`方法： ```python grouped.head(2) ``` `head(n)`方法返回每个组的前n行。在上面的例子中，`grouped.head(2)`会返回每个班级分数最高的前两个记录。总结一下，pandas的`groupby`和`head`方法结合使用，可以有效地从分组数据中提取特定记录。这对于数据探索、统计分析或者报告生成等任务非常有用。理解并熟练掌握这个技巧，能显著提高Python数据处理的效率，对于Python开发者尤其是数据分析师来说，是非常重要的技能之一。通过不断的实践和学习，可以更好地利用pandas解决复杂的数据问题。

这段代码使用了 Pandas 库对数据进行聚合操作，并使用 Matplotlib 库可视化了结果。首先，将数据按照国家分组，并统计每个国家的数据数量。然后，对统计结果进行排序，并选择数量最多的前10个国家，可视化所有国家的数据数量分布和前10个国家的数据数量分布。第一个图形为所有国家的数据数量分布，第二个图形为前10个国家的数据数量分布。

阅读全文

grouped = data.groupby('country').size() grouped_head_10 = grouped.sort_values(ascending=False).head(10) grouped.plot(kind='bar') plt.show() grouped_head_10.plot(kind='bar') plt.show()

相关推荐

Python视频教程之pandas groupby 分组取每组的前几行记录方法.docx

Data Exploration in Python Cheat Sheet.pdf

grouped_data = data.groupby('车型').sum().sort_values(by="销量",ascending=False) cars_10 = grouped_data.index.tolist()[:10] count_10 = grouped_data["销量"].values.tolist()[:10] print(cars_10) print(count_10)

grouped_data = data.groupby('month').sum().sort_index(ascending=True) cars_10 = grouped_data.index.tolist()[:10] count_10 = grouped_data["销量"].values.tolist()[:10] print(cars_10) print(count_10)

grouped_data = df.groupby('厂商').sum().sort_values(by="销量",ascending=False) cars_10 = grouped_data.index.tolist()[:15] count_10 = grouped_data["销量"].values.tolist()[:15] print(cars_10) print(count_10)

grouped_data = df.groupby('class_car').sum().sort_index(ascending=True) cars = grouped_data.index.tolist() count = grouped_data["销量"].values.tolist() print(cars) print(count) data_list=[] for i,j in zip(cars,count): tmp={} tmp["name"]=i tmp["value"]=j data_list.append(tmp) data_list

GGG = DDD[DDD['基金类型'] == FFF].groupby(['短简称', '资产增长额（元）']).sum() / 1e8。补充代码，实现分类加总合并，按【资产增长额（元）】降序

读取usa_elect.csv文件,按（‘cand_nm’）分组，统计金额（‘contb_receipt_amt’），并降序排序（sort_index, sort_values）

python groupby.sort

'DataFrameGroupBy' object has no attribute 'sort_values'

研究对象： Covid_Data.csv,python,按照男女分两组，把导致死亡的因素按照致死人数多少进行排序（可并列）

grouped进行排序

最新推荐

微软内部资料-SQL性能优化5

火炬连体网络在MNIST的2D嵌入实现示例

管理建模和仿真的文件

L2正则化的终极指南：从入门到精通，揭秘机器学习中的性能优化技巧

如何构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，并确保业务连续性规划的有效性？

Angular插件增强Application Insights JavaScript SDK功能

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

L1正则化模型诊断指南：如何检查模型假设与识别异常值（诊断流程+案例研究）

如何构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，并确保业务连续性规划的有效性？

实时三维重建：InfiniTAM的ros驱动应用