查询 Pandas 数据框

Question

我有以下数据：

Id | PrimaryName | SecondaryName | Value
---+-------------+---------------+-------
 0 | PN0         | SN0           | 3
 1 | PN0         | SN1           | 5
 2 | PN0         | SN2           | 6
 3 | PN1         | SN3           | 5
 4 | PN1         | SN4           | 6
 5 | PN1         | SN5           | 7
 6 | PN2         | SN6           | 1
 7 | PN2         | SN7           | 2
 8 | PN2         | SN8           | 3

实际上，它类似于键值对，以SecondaryName 为键，Value 为，嗯，值，附加列PrimaryName。 我的任务是，通过仅查看每个 PrimaryName 的最大值的两个条目，确定两个最大的 PrimaryNames。

例如，PN0 的两个最大值是 5 和 6，PN1 是 6 和 7，PN2 是 2 和 3。这意味着最大的 PrimaryNames 是 PN0得分为 11，PN1 得分为 13。
理想的结果只是PrimaryNames => ['PN1', 'PN0']

的有序列表

作为一个相当精通 C# 的人，这看起来很容易，可以通过以下查询来解决：

var result = table.GroupBy(r => r.PrimaryName)
    .Select(g => new
    {
        PrimaryName = g.Key,
        Value =  g.OrderByDescending(e => e.Value).Take(2).Sum(e => e.Value)
    })
    .OrderByDescending(e => e.Value)
    .Take(2)
    .Select(e => e.PrimaryName)
    .ToList();

但现在我必须在 Python 中重复一遍，特别是 pandas。

到目前为止，我只想到了查询的以下部分：

df.groupby('PrimaryName')[['PrimaryName', 'Value']]

我怀疑要像在此 C# 行 g.OrderByDescending(e => e.Value).Take(2).Sum(e => e.Value) 中那样执行计算，我将不得不定义一个带有临时列的新数据框，但我不确定具体如何。

有人可以帮我吗？

---

这个问题实际上还有更多内容。这个任务是熊猫课程的一部分，而且，从groupby 是下周的主题这一事实来看，我可能走错了路，或者至少我可能会错过一些简单而明显的东西。

Answer 1

使用双精度 nlargest - 首先获取 2 顶部值，然后 sum 首先获取它们，然后再获取另一个顶部 2 索引值：

L = df.groupby('PrimaryName')['Value']
      .apply(lambda x: x.nlargest(2).sum())
      .nlargest(2)
      .index
      .tolist()
print (L)
['PN1', 'PN0']

详情：

print (df.groupby('PrimaryName')['Value'].apply(lambda x: x.nlargest(2).sum()))
PrimaryName
PN0    11
PN1    13
PN2     5
Name: Value, dtype: int64

或者：

L = df.sort_values('Value', ascending=False)
      .groupby('PrimaryName')['Value']
      .apply(lambda x: x.head(2).sum())
      .nlargest(2)
      .index
      .tolist()

Answer 2

你可以

In [5181]: (df.groupby(['PrimaryName'])['Value']
              .nlargest(2)
              .sum(level=0)
              .nlargest(2)
              .index.tolist())
Out[5181]: ['PN1', 'PN0']

---

详情

In [5185]: df.groupby(['PrimaryName'])['Value'].nlargest(2)
Out[5185]:
PrimaryName
PN0          2    6
             1    5
PN1          5    7
             4    6
PN2          8    3
             7    2
Name: Value, dtype: int64

In [5186]: df.groupby(['PrimaryName'])['Value'].nlargest(2).sum(level=0)
Out[5186]:
PrimaryName
PN0    11
PN1    13
PN2     5
Name: Value, dtype: int64

In [5187]: df.groupby(['PrimaryName'])['Value'].nlargest(2).sum(level=0).nlargest(2)
Out[5187]:
PrimaryName
PN1    13
PN0    11
Name: Value, dtype: int64