如何在python中对两列进行透视和排序？

Question

我有一个包含客户、商品类别及其价格的超大型数据框。我想做一些初步调查：

• 根据总支出确定前 5 个客户，例如 n=5。
• 为每个客户确定他们花费最多的类别。
• 然后可能按降序绘制显示最高客户的图 他们的名字是X，他们的消费是Y。对于每个人，如何显示他们的购物类别？

这需要旋转和排序。这是一个样本数据生成器，感谢here。

import numpy as np
import pandas as pd
from numpy.core.defchararray import add

np.random.seed(42)
n = 20

cols = np.array(['cust', 'cat'])
arr1 = (np.random.randint(5, size=(n, 2)) // [2, 1]).astype(str)
df = pd.DataFrame(
    add(cols, arr1), columns=cols
).join(
    pd.DataFrame(np.random.rand(n, 1).round(2)).add_prefix('val')
)
print(df)

df.pivot_table(index=['cust'],values=['val0'],aggfunc=[np.sum])

df.pivot_table(index=['cust','cat'],values=['val0'],aggfunc=[np.size,np.sum])

# the order according the previous line should be cust1,cust0,cust2. How to do? The following is the desired output in this case.

                size sum
                val0 val0
cust    cat
cust1   cat4    6.0  4.27
        cat3    2.0  1.07
        cat2    2.0  0.98
        cat0    2.0  0.44
        cat1    2.0  0.43

cust0   cat1    1.0  0.94
        cat4    1.0  0.91
        cat2    1.0  0.66
        cat3    1.0  0.03

cust2   cat1    2.0  1.25

非常感谢！

Answer 1

这里最好聚合sum，以避免在列中使用MultiIndex。

第一次聚合sum：

s = df.groupby('cust')['val0'].sum()
print (s)
cust
cust0    2.54
cust1    7.19
cust2    1.25
Name: val0, dtype: float64

然后通过Series.nlargest获取最高值：

top5 = s.nlargest(5)
print (top5)
cust
cust1    7.19
cust0    2.54
cust2    1.25
Name: val0, dtype: float64

如有必要，仅按boolean indexing 和isin 过滤前5 个值：

df1 = df[df['cust'].isin(top5.index)].copy()
#print(df1)

为了正确排序 cust 创建有序分类并按两个过滤列聚合，最后按第一级 cust 和列 size 排序：

df1['cust'] = pd.Categorical(df1['cust'], ordered=True, categories=top5.index)
df2 = (df1.groupby(['cust','cat'])['val0'].agg([np.size,np.sum])
         .sort_values(['cust','size'], ascending=[True, False])
         .reset_index())
print (df2)
    cust   cat  size   sum
0  cust1  cat4   6.0  4.27
1  cust1  cat0   2.0  0.44
2  cust1  cat1   2.0  0.43
3  cust1  cat2   2.0  0.98
4  cust1  cat3   2.0  1.07
5  cust0  cat1   1.0  0.94
6  cust0  cat2   1.0  0.66
7  cust0  cat3   1.0  0.03
8  cust0  cat4   1.0  0.91
9  cust2  cat1   2.0  1.25

DataFrame.plot.bar 的最后一个轴和绘图：

df2.pivot('cust','cat','size').plot.bar()

Answer 2

不确定我是否理解您想要的确切概述，但这也可以通过使用groupby 然后使用agg 方法，如下所示：

overview = df.groupby('cust').agg({'val0':'sum',
                                   'cat':'max'}).reset_index().sort_values('val0', ascending=False)

    cust    val0    cat
1   cust1   7.19    cat4
0   cust0   2.54    cat4
2   cust2   1.25    cat1

因此，这会汇总客户级别并汇总他们的总支出并显示他们花费最多的类别。

您不必使用reset_index() 函数，在这种情况下，它会产生以下结果：

overview = df.groupby('cust').agg({'val0':'sum',
                                   'cat':'max'}).sort_values('val0', ascending=False)


        val0    cat
cust        
cust1   7.19    cat4
cust0   2.54    cat4
cust2   1.25    cat1

最后如果您想要前 5 名客户，您可以简单地使用 .head(5)，因为这些值已经按降序排序：

overview = df.groupby('cust').agg({'val0':'sum',
                                   'cat':'max'}).sort_values('val0', ascending=False).head(5)