如何對 DataFrame 中特定列內的資料進行分組和排序？

Pandas Groupby 與群組內排序

依多列對 DataFrame 進行分組是資料操作中常見的任務。它允許我們按這些列聚合資料並對聚合結果執行進一步的操作。然而，通常需要對每個組內的聚合結果進行排序以獲得頂行或底行。

考慮問題中提供的DataFrame df：

   count     job source
0      2   sales      A
1      4   sales      B
2      6   sales      C
3      3   sales      D
4      7   sales      E
5      5  market      A
6      3  market      B
7      2  market      C
8      4  market      D
9      1  market      E

目標是按作業和來源列對df 進行分組，然後在每個組中按降序對「計數」列進行排序。為此，我們可以使用groupby() 和sort_values() 函數，如下所示：

<code class="python">df.groupby(['job', 'source'])['count'].sum().sort_values(ascending=False)</code>

這將按降序對每個群組中的「count」列進行排序，並提供以下輸出：

job    source       
sales  E           7
       C           6
       B           4
       D           3
       A           2
market A           5
       D           4
       B           3
       C           2
       E           1

但是，如果我們只想取得每組中的前三行，我們可以使用head() 函數：

<code class="python">df.groupby(['job', 'source'])['count'].sum().sort_values(ascending=False).groupby('job').head(3)</code>

這將給我們以下結果：

   count     job source
4      7   sales      E
2      6   sales      C
1      4   sales      B
5      5  market      A
8      4  market      D
6      3  market      B

透過組合groupby()、sort_values() 和head() 函數，我們可以有效地對pandas 中每個群組中的頂部或底部行進行分組、排序和選擇。

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