Выборка топовых записей по группам в Pandas: эффективные методы

Быстрый ответ

Для выбора n подходящих записей в каждой группе DataFrame лучше всего использовать сочетание методов groupby и nlargest. Предположим, у вас есть DataFrame df, и вам необходимо сгруппировать данные по столбцу 'groupby_col', выбирая при этом n лучших значений по столбцу 'sort_col'. В такой ситуации применяется следующий код:

top_n = df.groupby('groupby_col')['sort_col'].nlargest(n).reset_index(level=1, drop=True)

Эта команда позволяет вам находить n подходящих записей в каждой группе быстро и точно.

Интеллектуальная сортировка и группировка

При работе с большими объемами данных важно уметь эффективно применять сортировку и группировку. В таком контексте сочетание groupby и nlargest позволяет избежать времязатрат на сортировку всего DataFrame целиком. Вместо полной сортировки данных предлагается следующий подход:

# Как найти иголу в стоге сена, не разбрасывая весь стог.
df.groupby('groupby_col').apply(lambda x: x.nlargest(n, 'sort_col')).reset_index(level=1, drop=True)

Этот метод значительно повышает производительность, особенно при работе с большими наборами данных, благодаря оптимизациям, предусмотренным в Pandas.

Визуализация

Проще всего процесс выбора n подходящих записей в каждой группе объяснить на примере фруктовой лавки на рынке:

| Фруктовая лавка | Топ-2 выбора |
| --------------- | ------------ |
| Яблоки 🍎       | 🏅🥈         |
| Бананы 🍌       | 🏅🥈         |
| Черешня 🍒      | 🏅🥈         |

Где 🏅 и 🥈 символизируют два наиболее предпочтительных фрукта, которые покупатели выбирают в каждой лавке.

df.groupby('Фруктовая лавка')['Популярность'].nlargest(2)

В Pandas мы группируем данные по названию лавки и выбираем два наиболее популярных фрукта, тем самым подчеркивая лучший товар каждой отдельной торговой точки.

Учитываем различные сценарии

В зависимости от конкретной задачи в pandas может потребоваться использовать разный подход к группировке и выборке записей:

Ранжирование и индексы

Если вам требуется ранжировать значения внутри групп и выбрать n лучших, это можно сделать с помощью функции rank() и последующей булевой индексации:

# Как если бы мы выбирали лучших студентов по их рейтингам.
df['ранг'] = df.groupby('groupby_col')['sort_col'].rank(method='min', ascending=False)
top_n_by_rank = df[df['ранг'] <= n]

Выделение конкретных позиций

Иногда нас привлекают определённые места, например, первое, второе или третье. В таких случаях подойдёт groupby().nth():

df_sorted = df.sort_values(['groupby_col', 'sort_col'], ascending=[True, False])
# Подготовка к золоту, серебру и бронзе.
top_n_specific = df_sorted.groupby('groupby_col').nth([0, 1])  # Для топ-2

При использовании nth() важно предварительно отсортировать данные по нужным столбцам.

Оптимизация с использованием query()

Для больших датасетов уместно применить сочетание query() с groupby для облегчения процесса:

# Кто бы отказался от чуточки магии запросов?
top_n_query = df.query('rank() <= @n', engine='numexpr')

Этот подход эффективно использует возможности numexpr и избавляет от необходимости добавлять новый столбец в DataFrame.

Доведение итогового результатов до идеала

В зависимости от контекста итоговый результат может потребовать дополнительной обработки. Вот несколько рекомендаций:

Избежание полных сортировок

Если вам необходимо избежать полной сортировки данных для оптимизации времени выполнения, можно воспользоваться следующим методом:

# Время — это золото. Вы согласны?
df.groupby('groupby_col').apply(lambda x: x.nlargest(n, 'sort_col'))

Такой подход поможет экономить время, когда важно только упорядочивание внутри каждой группы.

Индивидуальные функции группировки

Если вам нужно решить более сложную задачу группировки, лучше всего обойтись без лямбда-выражений:

def top_n_items(sub_df, n=2):
    # С этими вещами у Кинг Конга не будет равных!
    return sub_df.nlargest(n, 'sort_col')

df.groupby('groupby_col').apply(top_n_items)

Этот подход обеспечивает переиспользуемость и ясность логики индивидуальной группировки.

Учитываем эффективность

Метод nlargest удобен, но иногда при небольших n и больших количествах групп более эффективным может быть использование sort_values с последующим применением head(n) для выбора данных в каждой группе:

# Давайте работать умно, а не тяжело!
df.sort_values(['groupby_col', 'sort_col'], ascending=[True, False]).groupby('groupby_col').head(n)

Анализируя размер и структуру ваших данных, вы сможете выбрать наиболее подходящие инструменты Pandas для достижения максимальной эффективности.

Полезные материалы

1. pandas.DataFrame.nlargest — документация pandas 2.2.0 — официальная документация Pandas, посвященная выборке n лучших записей в группе.
2. python – pandas groupby, then sort within groups – Stack Overflow — обсуждение на Stack Overflow, посвящённое сортировке данных внутри групп с использованием groupby.
3. Group by: split-apply-combine — документация pandas 2.2.0 — подробное описание методики split-apply-combine в документации Pandas GroupBy.
4. GitHub – wesm/pydata-book: Материалы и тетради IPython для книги "Python for Data Analysis" авторства Веса МакКинни — примеры использования Python и Pandas для анализа данных из известной книги Веса МакКинни.
5. Chris Albon — веб-сайт Криса Албона с большим количеством примеров работы с данными, включая использование методов head и ngroup в Pandas.
6. Medium — статья на Towards Data Science посвященная применению функции transform в Pandas для групповых операций.
7. Attention Required! | Cloudflare — руководство от Analytics Vidhya по агрегированию данных с помощью функции GroupBy в Pandas.