Pandas -按一列分组，按另一列排序，从第三列获取值

基础概念

Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。它提供了 DataFrame 和 Series 等数据结构，使得数据的处理和分析变得非常方便。

相关优势

1. 高效的数据操作：Pandas 提供了丰富的数据操作功能，如数据清洗、数据转换、数据聚合等。
2. 灵活的数据结构：DataFrame 和 Series 提供了灵活的数据结构，可以方便地进行数据索引和切片。
3. 强大的数据处理能力：Pandas 支持多种数据类型，包括时间序列数据、分类数据等，并提供了丰富的数据处理函数。
4. 易于集成：Pandas 可以与其他数据分析库（如 NumPy、SciPy、Matplotlib 等）无缝集成。

类型

在 Pandas 中，按一列分组并按另一列排序的操作通常涉及以下几种类型：

1. 分组（GroupBy）：按某一列或多列的值将数据分组。
2. 排序（Sort）：按某一列或多列的值对数据进行排序。
3. 聚合（Aggregation）：对分组后的数据进行统计计算，如求和、平均值、最大值、最小值等。

应用场景

这种操作在数据分析中非常常见，例如：

• 按地区分组，按销售额排序，获取每个地区的最高销售额。
• 按时间段分组，按访问量排序，获取每个时间段的最小访问量。
• 按产品类别分组，按利润排序，获取每个类别的最大利润。

示例代码

假设我们有一个 DataFrame，包含以下列：group_col（分组列）、sort_col（排序列）和 value_col（获取值的列）。我们可以使用以下代码实现按 group_col 分组，按 sort_col 排序，并从 value_col 获取值：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {
    'group_col': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    'sort_col': [3, 1, 2, 4, 5, 6],
    'value_col': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按 group_col 分组，按 sort_col 排序，并从 value_col 获取值
result = df.sort_values(by='sort_col').groupby('group_col')['value_col'].first()

print(result)

解释

1. 排序：df.sort_values(by='sort_col') 按 sort_col 列的值对 DataFrame 进行排序。
2. 分组：.groupby('group_col') 按 group_col 列的值将数据分组。
3. 获取值：['value_col'].first() 获取每个分组中第一个（即排序后最小的）value_col 值。

参考链接

• Pandas 官方文档
• Pandas GroupBy 文档
• Pandas Sort_values 文档

通过这种方式，你可以方便地按一列分组，按另一列排序，并从第三列获取值。