python数据分组后看每组多少个_⽤.groupby（）作分组运java多线程监控千万资产
算，取每组的前⼏名（数值。。。
access用法及例句
在⽇常做数据处理中，我们可能或涉及到取不同分组中的前⼏名。⽐如，某零售企业经营的业务中，包含“蔬菜”、“⽔果”、“⽔产”这3个板块的商品，此时，我们需要计算出每个不同的层级索引中销量(销售数量)前⼏的记录。
注：本⽂中所引⽤的数据纯属虚构(虚拟数据)，可⾃⾏下载练习使⽤，不作商业⽤途。否则后果⾃负。谢谢！
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1. 构造数据源，⼩试⼀下⽜⼑
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"品类":["蔬菜","蔬菜","⽔果","⽔果","蔬菜","蔬菜","⽔果","⽔产","⽔产","⽔产"],
inherited from
"数量":[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]})
df
2. 实操，确认⽅法是否可⾏
df.sort_values(["品类", "数量"],ascending=[1,0],inplace=True)
df_grouped = df.groupby(["品类"]).head(2)
df_grouped
显然可⾏
2. 1 | 0，True or False，“真” 或 “假”
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({"品类":["蔬菜","蔬菜","⽔果","⽔果","蔬菜","蔬菜","⽔果","⽔产","⽔产","⽔产"], "数量":[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]})
df1
df.sort_values(["品类", "数量"],ascending=[True, False],inplace=True)
df1_grouped = df.groupby(["品类"]).head(3)
df1_grouped
3. 再多加⼀点层次索引python入门教程网盘
import pandas as pd
df2 = pd.read_excel(r"D:\我的⽂档\jupyter.xlsx",sheet_name = 1)
df2
自助网站模板平台df2.sort_values(["品类", "销售数量"],ascending=[True, False],inplace=True)
df2_grouped = upby(["品类"]).head(3)
df2_grouped
df2.sort_values(["城市","品类", "销售数量"],ascending=[True,True, False],inplace=True) df2_grouped = upby(["品类"]).head(3)
df2_grouped
colspan写到tr还是td里
df2.sort_values(["城市","品类", "销售数量"],ascending=[True,False, False],inplace=True) df2_grouped = upby(["品类","城市"]).head(3)
df2_grouped
⼩结：检查⽆误，屡试不爽！

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