成人性生交大片免费看视频r_亚洲综合极品香蕉久久网_在线视频免费观看一区_亚洲精品亚洲人成人网在线播放_国产精品毛片av_久久久久国产精品www_亚洲国产一区二区三区在线播_日韩一区二区三区四区区区_亚洲精品国产无套在线观_国产免费www

主頁 > 知識(shí)庫 > pandas分組排序 如何獲取第二大的數(shù)據(jù)

pandas分組排序 如何獲取第二大的數(shù)據(jù)

熱門標(biāo)簽:400電話申請服務(wù)商選什么 平頂山外呼系統(tǒng)免費(fèi) 清遠(yuǎn)360地圖標(biāo)注方法 在哪里辦理400電話號(hào)碼 工廠智能電話機(jī)器人 千陽自動(dòng)外呼系統(tǒng) 原裝電話機(jī)器人 江蘇客服外呼系統(tǒng)廠家 西藏智能外呼系統(tǒng)五星服務(wù)

Python用來做數(shù)據(jù)分析很方便,網(wǎng)上很多關(guān)于找數(shù)據(jù)中第二大的方法,但是大多數(shù)都是關(guān)于SQL的,于是我挑戰(zhàn)一下用Python來做這件事(主要是SQL寫的不好>_),上代碼。

1、數(shù)據(jù)我是自己編的

在實(shí)際工作中應(yīng)該從數(shù)據(jù)庫中導(dǎo)入數(shù)據(jù),如何從數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出數(shù)據(jù),我之后會(huì)補(bǔ)充。

import pandas as pd
df = 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、分組取第二大的數(shù)據(jù)

def fun(df):
  # english數(shù)據(jù)去重
  sort_set = set(df["english"].values.tolist())
  if len(sort_set)=1:
    # 數(shù)據(jù)量小于等于1,無法取到第二大的數(shù)據(jù)
    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)

結(jié)果如下:

  class name english
0 1 bb 110.0
1 1 cc 110.0
2 1 dd 110.0
3 2 gg 130.0
4 2 hh 130.0

3、寫完啦,就這么簡單

當(dāng)然這還可以改為取最大、取最小、取第三大、等等......

補(bǔ)充:pandas 按某一列A排序,按B和C兩列分組,選擇分組后A列值最大的行

pandas 按某一列A排序,按B和C兩列分組,選擇分組后A列值最大的行

一、需求

按 updateTime 列倒序排序,按 B 和 C 兩列分組,分組后選擇最后更新的時(shí)間的那一行,并將結(jié)果加上新索引。

二、代碼

import pandas as pd
data = pd.read_csv('test.csv')
df = pd.DataFrame(data)
df = df.sort_values('updateTime', ascending=False).groupby(['B','C']).first().reset_index()

first() 函數(shù)代表選擇第一行,如果要選取多行,可以使用 head() 函數(shù): head(5)表示選擇前五行。

如下例:

import pandas as pd 
data = pd.read_csv('test.csv',header = 0)
df = pd.DataFrame(data) 
# 按日期分組,分組后對 value 列從大到小排序,取每組前十行
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() 函數(shù)時(shí),使用 apply() 函數(shù)。

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。

您可能感興趣的文章:
  • Pandas中DataFrame的分組/分割/合并的實(shí)現(xiàn)
  • pandas 實(shí)現(xiàn)分組后取第N行
  • pandas group分組與agg聚合的實(shí)例
  • pandas groupby分組對象的組內(nèi)排序解決方案
  • pandas組內(nèi)排序,并在每個(gè)分組內(nèi)按序打上序號(hào)的操作
  • pandas 實(shí)現(xiàn)某一列分組,其他列合并成list

標(biāo)簽:錦州 西安 天水 安慶 日照 股票 白城 隨州

巨人網(wǎng)絡(luò)通訊聲明:本文標(biāo)題《pandas分組排序 如何獲取第二大的數(shù)據(jù)》,本文關(guān)鍵詞  pandas,分組,排序,如何,獲取,;如發(fā)現(xiàn)本文內(nèi)容存在版權(quán)問題,煩請?zhí)峁┫嚓P(guān)信息告之我們,我們將及時(shí)溝通與處理。本站內(nèi)容系統(tǒng)采集于網(wǎng)絡(luò),涉及言論、版權(quán)與本站無關(guān)。
  • 相關(guān)文章
  • 下面列出與本文章《pandas分組排序 如何獲取第二大的數(shù)據(jù)》相關(guān)的同類信息!
  • 本頁收集關(guān)于pandas分組排序 如何獲取第二大的數(shù)據(jù)的相關(guān)信息資訊供網(wǎng)民參考!
  • 推薦文章
    国产后进白嫩翘臀在线观看视频| 最近中文字幕免费mv视频多少集| 亚洲精品乱码久久久久久久久久久久| 日本视频一区二区在线观看| 成人啪啪18免费游戏链接| youjizz国产精品| 久久视频在线观看中文字幕| 色综合久久久久综合一本到桃花网| 日本中文字幕精品—区二区| 国产精品av网站| 久草在线新免费首页资源站| 瑟瑟视频在线观看| 精品久久久一区二区| 欧美男插女视频| 国产午夜在线一区二区三区| fc2人成共享视频在线观看| 欧美日韩导航| 亚洲人成午夜免电影费观看| 国产成人在线网址| 免费国产羞羞网站美图| 菠萝蜜视频网址| 九七久久人人| 专区另类欧美日韩| 视频一区二区三区在线| 这里只有精品国产| 久久99蜜桃精品| 亚洲不卡一卡2卡三卡4卡5卡精品| 人人网欧美视频| wwwav在线播放| 好吊日精品视频| 国产婷婷色一区二区三区| 久久久久女人精品毛片九一| 婷婷丁香花五月天| 国产视频xxxx| 欧美少妇bbb| 国产亚洲精品久久久| 中文国产字幕在线观看| 中文字幕在线日亚洲9| 无码国精品一区二区免费蜜桃| 日韩午夜免费视频| 欧美性猛交 xxxx| 成人激情在线观看| 侵犯稚嫩小箩莉h文系列小说| 国产无套粉嫩白浆内谢| 多人欧美交性姿势| 日韩av在线资源| 奇米影视首页 狠狠色丁香婷婷久久综合| www视频在线观看免费| 先锋欧美三级| 欧美日本黄视频| 美女尤物久久精品| 欧美白人做受xxxx视频| 涩涩视频在线观看| 日韩a级作爱片一二三区免费观看| 极品美女一区二区三区视频| 欧美,日韩,国产在线| 欧美在线高清| 欧美性xxxxhd| 丝袜a∨在线一区二区三区不卡| 亚洲成年人av| 国产一级片子| 亚洲综合一区二区三区| 欧美激情图片小说| aa成人免费视频| 7777精品久久久大香线蕉| 久久亚洲精品中文字幕| 国产伦精品一区二区三区视频痴汉| 精品一区二区免费| 丰满人妻一区二区三区53视频| 久操成人在线视频| 免费看黄色a级片| 91丨九色丨尤物| 黄色小视网站| 精品国产一区a| 在线一区视频观看| 精品国产福利| 九九久久国产精品| 国产欧美一区二区三区四区| 婷婷开心久久网| 精品视频色一区| 欧美日韩久久久久| 97精品久久久| 国产一级影片| 欧洲一区二区在线| 欧美狂野另类xxxxoooo| 最近中文字幕mv第三季歌词| 国产福利一区二区三区在线播放| 日本黄色a视频| 国产性猛交96| 亚洲综合电影一区二区三区| 开心激情综合| 国产欧美一区二| 国产精品日韩精品在线播放| 精品欧美国产一区二区三区不卡| 四虎精品在永久在线观看| 韩日精品在线| 久久久久久www| 伊人亚洲福利一区二区三区| 国产麻豆免费| 国产+高潮+白浆+无码| 内射国产内射夫妻免费频道| 91成人app| 美女啪啪无遮挡| 亚洲成人激情在线观看| 久久久久久久久久久视频| 国产成人黄色| 91精品国产91久久久久游泳池| 天堂成人娱乐在线视频免费播放网站| 久久久久99精品成人片三人毛片| av在线com| 一区二区三区影视| 日韩午夜在线观看视频| 两个人看的无遮挡免费视频| 久热中文字幕在线精品首页| 色综合久久五月| 视频在线这里都是精品| 中文字幕欧美精品日韩中文字幕| 一区二区三区伦理| 99久久久精品免费观看国产蜜| 麻豆成人久久精品二区三区小说| 欧美被狂躁喷白浆精品| 九色porny丨首页在线| 精品欧美一区二区久久久| 91日韩在线视频| 国产精品偷伦一区二区| 十大黄色软件免费看| 欧美亚洲日本网站| 中文字幕一区视频| 伊人久久综合97精品| 国产精品久久久久免费a∨| 自拍偷拍欧美一区| 中文字幕中文在线不卡住| 亚洲欧美一区二区三| 制服丝袜亚洲色图| 欧美天堂视频| 麻豆成人小视频| 邪恶网站在线观看| 欧美精品v日韩精品v国产精品| 成年网站免费视频黄| 中文字幕免费视频观看| aaa在线免费观看| 波多野结衣网页| 国产成人小视频在线观看| 久久香蕉综合色| 亚洲无线看天堂av| 久久久久久一区二区三区四区别墅| 欧美黑人巨大videos精品| 免费看污黄网站| 97蝌蚪自拍自窝| 91麻豆精品国产91久久久使用方法| 亚洲精品一区二区三| 美女被爆操网站| 91看片淫黄大片一级| 国产情侣在线播放| 任你躁av一区二区三区| 国模无码大尺度一区二区三区| 日韩有码在线观看| 国产精品成人国产乱一区| 97在线观看免费观看高清| 凹凸精品一区二区三区| 国产cdts系列另类在线观看| 黑粗硬大欧美视频| 91小仙女jk白丝袜呻吟| 另类美女黄大片| 欧美性一区二区| 亚洲成人av在线影院| 男人天堂a在线| 国产精品乱码人人做人人爱| 久久久久久久有限公司| 亚洲欧美久久久久一区二区三区| 九九99玖玖| www.日本久久久久com.| 精品999久久久| 先锋资源男人站| 国产在线精品一区二区中文| yellow视频在线观看一区二区| 小草在线视频免费播放| 麻豆成人精品| 日韩成人三级视频| 亚洲色图 校园春色| 免费成人av在线| 国产精品91xxx| 思思久久99热只有频精品66| 亚洲精品v亚洲精品v日韩精品| 国产免费视频传媒| 成人av手机在线| 国产成人三级在线观看视频| 成人自拍在线| 成人免费看片网址| 日韩av电影免费在线观看| 国产v日产∨综合v精品视频| 视频污在线观看| 欧美激情一级二级三级在线视频| av观看免费| 亚洲精品一区二区三| 狠狠色伊人亚洲综合网站色| 国产av无码专区亚洲av| 国产精品丝袜视频| 男人天堂网在线视频| 欧美一区二区三区人| 久久电影tv| 日本最新中文字幕| 成人激情四射网| 日本性生活一级片| 亚洲福利小视频| 视频一区在线观看| gv天堂gv无码男同在线观看| 日本黄色三级视频| 亚洲精品在线影院| 97碰碰碰免费公开在线视频| 少妇高潮喷水久久久久久久久久| 不卡一卡二卡三乱码免费网站| 九色porny在线观看| 欧美黑吊大战白妞| 国产一区二区三区视频在线播放| 综合激情网五月| 石原莉奈一区二区三区高清在线| 国产精品sm调教免费专区| 黄色在线观看网| 国产噜噜噜噜噜久久久久久久久| 理论片中文字幕| 国产专区视频| 日本黄色免费视频| 91麻豆精品国产91| 美女精品视频| 亚洲精品国产一区二区精华液| 欧美日韩综合在线观看| 一级黄色片在线| 中文字幕av免费专区久久| 欧美福利第一页| 夜夜嗨av一区二区三区中文字幕| 免费人成又黄又爽又色| 免费h网站在线观看| koreanbj精品视频一区| 伊人免费视频| 欧美午夜a级限制福利片| 色av吧综合网| 成人黄色生活片| 99精品人妻无码专区在线视频区| 久久久久久久久久久网| 日韩国产一区| 国产在线第一页| 在线观看av黄网站永久| 在线观看操人| 中文字幕在线观看日韩| 日韩av在线最新| 区一区二视频| 精品免费av一区二区三区| 一级精品视频在线观看宜春院| 日韩黄色片在线观看| 精品伦理精品一区| 午夜激情av在线| 性欧美视频videos6一9| 97久久亚洲| 久久久久久电影| 在线视频观看国产| 亚洲国产精品久久人人爱| 最新中文字幕免费| 国产东北露脸精品视频| 日韩av成人| 久久这里只有精品免费| 国产成人在线网址| 久久免费看av| seba5欧美综合另类| 在线视频观看一区| 国产成人免费观看| 污污美女网站| 欧美日韩一本到| 精品人体无码一区二区三区| 日韩久久午夜影院| 欧美成人a视频| jizz免费一区二区三区| 亚洲欧美另类综合| 激情综合色综合久久| 国产成人亚洲精品狼色在线| 99免费看香蕉视频| 国产精品免费一区二区三区观看| 色综合欧美在线视频区| 天天色天天爱天天射综合| 国产女主播福利| 欧美色图欧美色图| 国产精品无码一区二区三区| 免费观看成人高| 首页亚洲欧美制服丝腿| 欧美一区二区三| 午夜影视日本亚洲欧洲精品| 亚洲毛片亚洲毛片亚洲毛片| 日本一区免费视频| 99国产成+人+综合+亚洲欧美| 欧美色老头old∨ideo| 欧美在线资源| 亚洲怡红院在线| 亚洲片国产一区一级在线观看| 青青视频免费在线观看| 欧美大胆一级视频| 国产婷婷色一区二区三区| 男女精品网站| 日韩精品不卡一区二区| 亚洲成人一区| 日本特黄一级片| 一区二区三区四区不卡在线| 草草视频在线观看| 国产精品久久久久久久av大片| 999www人成免费视频| 久久综合欧美| 精品免费久久久| 欧美日韩一级大片| 26uuu国产电影一区二区| 羞羞网站在线看| 国产91ⅴ在线精品免费观看| japanese色国产在线看视频| 久久五月婷婷丁香社区| 黄动漫在线看| 亚洲女优视频| 成人免费看片| √天堂8在线网| 99热在线免费| 一级特黄aaa| 一区二区三区国产盗摄| 激情综合一区二区三区| 国产精品盗摄久久久| 少妇献身老头系列| 欧美一区亚洲| 国产精品久久999| 国产免费高清av| 三上悠亚久久精品| 欧美女激情福利| 国产日本一区二区|