要通过分组返回Pandas DataFrame的前N%,可以使用groupby()
和apply()
方法来实现。
首先,使用groupby()
方法根据需要进行分组。假设我们要按照某一列的值进行分组,可以将该列传递给groupby()
方法。例如,按照category
列进行分组:grouped = df.groupby('category')
。
接下来,我们可以使用apply()
方法来对每个分组应用自定义函数。在这个函数中,可以使用sort_values()
方法对分组后的DataFrame按照某一列进行排序,并通过切片操作取出前N%的数据。例如,定义一个函数get_top_n
来获取前N%的数据:
def get_top_n(group, n):
return group.sort_values('column_name', ascending=False).head(int(len(group) * n))
grouped.apply(get_top_n, n=0.1)
上述代码中,column_name
表示要根据哪一列的值进行排序,n
表示要获取前N%的数据。
请注意,代码中的df
是指代要操作的DataFrame,category
是指代按照哪一列进行分组,column_name
是指代按照哪一列进行排序。
这样就能通过分组返回DataFrame的前N%的数据了。
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