从Python数据帧中获取每个类别的前n条记录可以使用groupby函数和apply函数来实现。
首先,使用groupby函数将数据帧按照类别进行分组。然后,使用apply函数对每个分组进行操作,选择前n条记录。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据帧
data = {'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义一个函数来获取每个类别的前n条记录
def get_top_n(group, n):
return group.head(n)
# 使用groupby函数按照类别进行分组,并使用apply函数调用get_top_n函数
n = 2 # 获取每个类别的前2条记录
result = df.groupby('Category').apply(get_top_n, n)
print(result)
输出结果为:
Category Value
0 A 1
1 A 2
2 B 3
3 B 4
5 C 6
6 C 7
在这个示例中,我们创建了一个包含类别和值的数据帧。然后,我们定义了一个函数get_top_n
,它接受一个分组和一个整数n作为参数,并返回该分组的前n条记录。最后,我们使用groupby函数按照类别进行分组,并使用apply函数调用get_top_n
函数来获取每个类别的前n条记录。
这个方法适用于任何Python数据帧,可以根据实际需求进行调整和扩展。
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