这篇教程pandas分组排序 如何获取第二大的数据写得很实用，希望能帮到您。
Python用来做数据分析很方便，网上很多关于找数据中第二大的方法，但是大多数都是关于SQL的，于是我挑战一下用Python来做这件事（主要是SQL写的不好>_<）,上代码。 1、数据我是自己编的在实际工作中应该从数据库中导入数据，如何从数据库导出数据，我之后会补充。 import pandas as pddf = pd.DataFrame([ {"class": 1, "name": "aa", "english": 120}, {"class": 1, "name": "bb", "english": 110}, {"class": 1, "name": "cc", "english": 110}, {"class": 1, "name": "dd", "english": 110}, {"class": 2, "name": "ee", "english": 120}, {"class": 2, "name": "ff", "english": 140}, {"class": 2, "name": "gg", "english": 130}, {"class": 2, "name": "hh", "english": 130}, {"class": 3, "name": "tt", "english": 130}, {"class": 4, "name": "xx", "english": 130}, {"class": 4, "name": "yy", "english": 130}, {"class": 5, "name": "zz", "english": None}, ])2、分组取第二大的数据def fun(df): # english数据去重 sort_set = set(df["english"].values.tolist()) if len(sort_set)<=1: # 数据量小于等于1，无法取到第二大的数据 return None else: # 取english中第二大的值 sort_value = sorted(sort_set,reverse=True)[1] temp_df = df[df["english"]==sort_value] return temp_df df = df.groupby(by=["class"]).apply(fun).reset_index(drop=True)print(df) 结果如下： class name english0 1 bb 110.01 1 cc 110.02 1 dd 110.03 2 gg 130.04 2 hh 130.0 3、写完啦，就这么简单当然这还可以改为取最大、取最小、取第三大、等等...... 补充：pandas 按某一列A排序，按B和C两列分组，选择分组后A列值最大的行 pandas 按某一列A排序，按B和C两列分组，选择分组后A列值最大的行 一、需求按 updateTime 列倒序排序，按 B 和 C 两列分组，分组后选择最后更新的时间的那一行，并将结果加上新索引。 二、代码import pandas as pddata = pd.read_csv('test.csv')df = pd.DataFrame(data)df = df.sort_values('updateTime', ascending=False).groupby(['B','C']).first().reset_index()first() 函数代表选择第一行，如果要选取多行，可以使用 head() 函数： head(5)表示选择前五行。 如下例：import pandas as pd data = pd.read_csv('test.csv',header = 0)df = pd.DataFrame(data) # 按日期分组，分组后对 value 列从大到小排序，取每组前十行df = df.groupby('date', group_keys=False).apply(lambda x: x.sort_values('value', ascending=False)).groupby('date').head(10).reset_index()在不能直接使用sort_values() 函数时，使用 apply() 函数。 以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持51zixue.net。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
使用pandas忽略行列索引,纵向拼接多个dataframe
pandas 实现将两列中的较大值组成新的一列 |
