Python和Pandas：对多索引中的每一行进行排序DataFrame

Question

这是一个带有多索引行的DataFrame示例。

row_idx_arr = list(zip(['r0', 'r0', 'r0', 'r1', 'r1', 'r1', 'r2', 'r2', 'r2', 'r3', 'r3', 'r3'], ['r-00', 'r-01', 'r-02', 'r-00', 'r-01', 'r-02', 'r-00', 'r-01', 'r-02', 'r-00', 'r-01', 'r-02', ])) 
row_idx = pd.MultiIndex.from_tuples(row_idx_arr) 

d = pd.DataFrame((np.random.randn(36)*10).reshape(12,3), index=row_idx, columns=['c0', 'c1', 'returns']) 


       c0   c1 returns 
r0 r-00 3.553446 5.434018 5.141394 
    r-01 10.045250 18.453873 13.170396 
    r-02 -7.231743 -11.695715 5.303477 
r1 r-00 -1.302917 6.461693 15.016544 
    r-01 13.348552 -9.133629 -2.464875 
    r-02 11.157144 16.833344 -8.745151 
r2 r-00 -10.937900 -14.829996 -8.457521 
    r-01 -7.495922 9.269724 -5.001560 
    r-02 -8.966551 11.063291 -2.420552 
r3 r-00 -21.434668 -0.730560 5.550830 
    r-01 16.590447 -0.432384 -0.396881 
    r-02 -0.636957 -2.765959 2.591906 

我想创建一个新的数据帧，其中，每行（R0，R1，R2，R3），我有2项（级别2行：R-00，R-01，R -02）具有最高的“回报”。

请注意，这是一个例子，在我的程序中我有成千上万的行。

Answer 1

我认为你可以使用nlargest与groupby：

import pandas as pd 
import numpy as np 

row_idx_arr = list(zip(['r0', 'r0', 'r0', 'r1', 'r1', 'r1', 'r2', 'r2', 'r2', 'r3', 'r3', 'r3'], ['r-00', 'r-01', 'r-02', 'r-00', 'r-01', 'r-02', 'r-00', 'r-01', 'r-02', 'r-00', 'r-01', 'r-02', ])) 
row_idx = pd.MultiIndex.from_tuples(row_idx_arr) 

d = pd.DataFrame((np.random.randn(36)*10).reshape(12,3), index=row_idx, columns=['c0', 'c1', 'returns']) 
print d 
       c0   c1 returns 
r0 r-00 -13.417493 -14.758075 -3.650524 
    r-01 1.092054 -1.224499 -8.968738 
    r-02 4.793562 -9.958708 -16.554163 
r1 r-00 -0.308835 -4.584725 -4.070714 
    r-01 -23.764872 0.240768 -24.110720 
    r-02 -4.054037 7.744689 12.762280 
r2 r-00 9.160783 -16.041333 10.865837 
    r-01 -10.472071 -1.625311 17.091514 
    r-02 -13.009323 1.114351 -3.494279 
r3 r-00 7.537877 -17.307256 -2.739447 
    r-01 -1.107766 1.458901 -19.214064 
    r-02 8.473581 -7.456646 1.427752 
df = d.groupby(level=0, group_keys=False).apply(lambda x: x.nlargest(2, ['returns'])) 
print df 
       c0   c1 returns 
r0 r-00 -13.417493 -14.758075 -3.650524 
    r-01 1.092054 -1.224499 -8.968738 
r1 r-02 -4.054037 7.744689 12.762280 
    r-00 -0.308835 -4.584725 -4.070714 
r2 r-01 -10.472071 -1.625311 17.091514 
    r-00 9.160783 -16.041333 10.865837 
r3 r-02 8.473581 -7.456646 1.427752 
    r-00 7.537877 -17.307256 -2.739447 

Answer 2

最优雅的方式将以下内容：

d.groupby(axis=0, level=0, group_keys=False).nlargest(2, 'returns') 

遗憾的是不工作，因为DataFrameGroupBy（对象根据groupby返回）在Pandas API中还没有实现最大的方法。

但这里是一个解决办法：

larg = d['returns'].groupby(level=0, group_keys=False).nlargest(2) 
d.ix[larg.index] 

做是因为GROUPBY应用于一系列还给已经nlargest法实施SeriesGroupBy对象。