分组，计数，然后排序的最有效方法？答案

【问题标题】：Most efficient way to group, count, then sort?分组，计数，然后排序的最有效方法？
【发布时间】：2017-03-31 03:30:40
【问题描述】：

数据是两列，城市，我需要根据sum按城市分组。

表格看起来像这样（一百万次）：

City, People
Boston, 1000
Boston, 2000
New York, 2500
Chicago, 2000

在这种情况下，波士顿将拥有 3000 人，排名第一。我需要返回前 5% 的城市及其人数（总和）。

最有效的方法是什么？熊猫可以很好地扩大规模吗？我应该跟踪前 5% 还是在最后进行排序？

【问题讨论】：

如果是bigdata，你不认为你应该考虑使用pyspark吗？

标签： python pandas bigdata

【解决方案1】：

如果您希望在没有外部库的情况下使用 Python，您可以执行以下操作。首先，我用csv 打开文件。然后我们可以使用内置的sorted 函数在自定义键处对我们的数组进行排序（基本上，检查第二个元素）。然后我们用[] 抓取我们想要的部分。

import csv, math

out = []
with open("data.csv","r") as fi:
    inCsv = csv.reader(fi,delimiter=',')
    for row in inCsv:
        out.append([col.strip() for col in row])
print (sorted(out[1:], key=lambda a: a[1], reverse=True)[:int(math.ceil(len(out)*.05))])

【讨论】：

【解决方案2】：

groupby 得到总和
rank 获取分数

df = pd.read_csv(skipinitialspace=True)
d1 = df.groupby('City').People.sum()
d1.loc[d1.rank(pct=True) >= .95]

City
Boston    3000
Name: People, dtype: int64

【讨论】：