对于一个大数据集，我们可能会遇到需要对相同类别的数据进行分组排序的情况。Pandas是Python数据处理库中的一个重要工具，它提供了一些常用的函数可以帮助我们轻松地实现分组排序功能。本文将对Pandas分组排序进行详细阐述，包括从取第一条到添加组内序号等多个方面。
一、Pandas分组排序取第一条
在对数据进行分组排序时，我们常常需要取出每组排序后的第一条数据，来作为代表。使用Pandas的groupby()函数可以先把数据按照指定的列进行分组，然后再使用apply()函数将每个组的数据进行排序，在最后使用first()函数来获取每个组的第一条数据。
import pandas as pd
# 构造DataFrame数据
data = {'name': ['Amy', 'Bob', 'Cathy', 'David', 'Ella', 'Frank', 'Grace', 'Harry', 'Ivy', 'Jack', 'Kevin'],
'gender': ['F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'M'],
'age': [25, 30, 28, 22, 24, 29, 26, 27, 25, 31, 32],
'score': [85, 90, 92, 88, 87, 93, 91, 86, 89, 94, 96]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照gender分组
grouped = df.groupby('gender')
# 对每组数据按照score进行排序，并返回每组的第一条数据
result = grouped.apply(lambda x: x.sort_values(['score'], ascending=False)).groupby('gender').first()
print(result)
上面的代码将groupby()和apply()函数组合使用，实现了以性别为分组依据，每组数据按照分数降序排序，最后输出每组排名第一的数据的效果。通过以上代码的演示，我们可以了解到Pandas分组排序的基本使用方法。
二、Pandas分组取最小
同样，我们可以使用Pandas的groupby()函数对数据进行分组，然后使用min()函数来获取每组数据中最小值。
# 按照gender分组
grouped = df.groupby('gender')
# 对每组数据的age取最小值
result = grouped['age'].min()
print(result)
上述代码实现了以性别为分组依据，输出每组年龄的最小值。
三、Pandas分组排序序号
在分组排序中，我们常常希望知道每个数据在其所在组中的排名，使用Pandas中的rank()函数可以实现这一功能。
# 构造DataFrame数据
data = {'name': ['Amy', 'Bob', 'Cathy', 'David', 'Ella', 'Frank', 'Grace', 'Harry', 'Ivy', 'Jack', 'Kevin'],
'gender': ['F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'M'],
'age': [25, 30, 28, 22, 24, 29, 26, 27, 25, 31, 32],
'score': [85, 90, 92, 88, 87, 93, 91, 86, 89, 94, 96]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照gender分组
grouped = df.groupby('gender')
# 对每个分组的score进行排序，然后获取排名
result = grouped.apply(lambda x: x.assign(rank=x['score'].rank(method='dense', ascending=False)))
print(result)
上面的代码对每个分组的score进行排序后，使用rank()函数获取排名，然后使用assign()函数将排名赋值给rank字段，最终输出完整的DataFrame，其中包含每个数据所在组和在组内的排名。
四、Pandas分组取数据
Pandas的groupby()函数除了能够对数据进行分组排序，还能够根据分组条件选择出相应的数据。使用get_group()函数可以获取指定分组的数据。
# 获取gender为F的数据
result = grouped.get_group('F')
print(result)
上面的代码输出了所有gender为F的数据，即取出了DataFrame中符合指定条件的数据。
五、Pandas分组排序后获取前三条
在对数据进行分组排序后，我们常常需要取出每组排名前几位的数据。使用Pandas中的head()函数可以实现这一功能。
# 对每个分组的score进行排序，然后获取前三条数据 result = grouped.apply(lambda x: x.sort_values(['score'], ascending=False).head(3)) print(result)
上面的代码将每个分组的score进行排序，然后使用head()函数获取排名前三的数据，最后输出完整的DataFrame。
六、Pandas分组排序取每组第一个
在分组排序中，我们还可以使用first()函数获取每组数据的第一个数据。
# 按照gender分组，并获取每组的第一个数据 result = grouped.first() print(result)
上面的代码输出了每个分组的第一条数据，即获取每组数据的第一个数据。
七、Pandas分组排序添加组内序号
在将数据按照分组排序后，我们通常需要为其添加组内序号，使用Pandas中的cumcount()函数可以实现这一功能。
# 按照gender分组，然后对每个组的score排序，并添加排名
result = df.assign(rank=df.groupby('gender')['score'].rank(method='dense', ascending=False).astype(int))
print(result)
上述代码使用cumcount()函数为每个分组内的数据添加排名。使用df.assign()函数将数值类型转换为整型后输出完整的DataFrame。
八、分组排序函数
除了上述介绍的常用函数外，Pandas还提供了一些分组排序函数可以供我们使用。下面分别介绍：
nlargest()
该函数返回指定列最大的几个值。
# 获取每个分组score最高的两个数据
result = df.groupby('gender').apply(lambda x: x.nlargest(2, 'score'))
print(result)
nsmallest()
该函数返回指定列最小的几个值。
# 获取每个分组score最低的两个数据
result = df.groupby('gender').apply(lambda x: x.nsmallest(2, 'score'))
print(result)
cummax()
该函数返回指定列的累计最大值。
# 获取每个分组的score的累计最大值
result = df.groupby('gender')['score'].cummax()
print(result)
cummin()
该函数返回指定列的累计最小值。
# 获取每个分组的score的累计最小值
result = df.groupby('gender')['score'].cummin()
print(result)
本文介绍了Pandas分组排序的使用方法，包括取第一条、取最小、添加序号等多个方面。通过本文的介绍，相信大家已经可以熟练掌握使用Pandas对数据进行分组排序的技巧了。
