Python用來做數(shù)據(jù)分析很方便，網(wǎng)上很多關于找數(shù)據(jù)中第二大的方法，但是大多數(shù)都是關于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
在實際工作中應該從數(shù)據(jù)庫中導入數(shù)據(jù)，如何從數(shù)據(jù)庫導出數(shù)據(jù)，我之后會補充。
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
當然這還可以改為取最大、取最小、取第三大、等等......
補充：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間的那一行，并將結果加上新索引。
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，使用 apply() 函數(shù)。
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。
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