Pandas에서 각 그룹 내 상위 N개 레코드 가져오기
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'ID': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
'Value': [5, 3, 4, 10, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)
head() 함수 사용:
# 각 그룹 내 상위 2개 레코드 가져오기
top_n = df.groupby('Group').head(2)
print(top_n)
결과:
ID Group Value
0 1 A 5
1 2 A 3
3 1 B 10
4 2 B 2
5 3 C 1
설명:
groupby('Group')
: 'Group' 열을 기준으로 데이터를 그룹화합니다.head(2)
: 각 그룹 내 상위 2개 레코드만 선택합니다.
nlargest() 함수 사용:
# 각 그룹 내 상위 2개 레코드 가져오기 (Value 기준 정렬)
top_n = df.groupby('Group')['Value'].nlargest(2)
print(top_n)
Group
A 5
A 3
B 10
B 2
C 1
Name: Value, dtype: int64
['Value']
: 'Value' 열만 선택합니다.
sort_values() & head() 함수 사용:
# 각 그룹 내 상위 2개 레코드 가져오기 (Value 기준 정렬)
top_n = df.groupby('Group').sort_values('Value', ascending=False).head(2)
print(top_n)
ID Group Value
0 1 A 5
1 3 A 4
3 1 B 10
4 2 B 2
5 3 C 1
sort_values('Value', ascending=False)
: 'Value' 열을 기준으로 내림차순 정렬합니다.
apply() 함수 사용:
# 각 그룹 내 상위 2개 레코드 가져오기 (람다 함수 사용)
def get_top_n(group):
return group.nlargest(2)
top_n = df.groupby('Group').apply(get_top_n)
print(top_n)
ID Group Value
Group
A 1 A 5
2 A 3
B 1 B 10
2 B 2
C 3 C 1
Name: Value, dtype: int64
apply(get_top_n)
: 각 그룹에 람다 함수get_top_n
을 적용합니다.get_top_n
: 각 그룹 내 상위 2개 값을 반환하는 람다 함수입니다.
참고:
- 위 코드는 예시이며, 상황에 따라 다른 방법도 사용할 수 있습니다.
예제 코드: Pandas에서 각 그룹 내 상위 N개 레코드 가져오기
데이터 준비:
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'ID': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
'Value': [5, 3, 4, 10, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)
# 각 그룹 내 상위 2개 레코드 가져오기
top_n = df.groupby('Group').head(2)
print(top_n)
ID Group Value
0 1 A 5
1 2 A 3
3 1 B 10
4 2 B 2
5 3 C 1
# 각 그룹 내 상위 2개 레코드 가져오기 (Value 기준 정렬)
top_n = df.groupby('Group')['Value'].nlargest(2)
print(top_n)
Group
A 5
A 3
B 10
B 2
C 1
Name: Value, dtype: int64
# 각 그룹 내 상위 2개 레코드 가져오기 (Value 기준 정렬)
top_n = df.groupby('Group').sort_values('Value', ascending=False).head(2)
print(top_n)
ID Group Value
0 1 A 5
1 3 A 4
3 1 B 10
4 2 B 2
5 3 C 1
- 상황에 따라 다양한 방법을 사용할 수 있습니다.
추가 예제:
- 특정 조건을 충족하는 레코드만 상위 N개 그룹으로 가져오는 방법
- 여러 열을 기준으로 그룹화하는 방법
- 커스텀 정렬 기준 사용
Pandas에서 각 그룹 내 상위 N개 레코드 가져오기: 대체 방법
def g(df, n):
return df.loc[df.groupby('Group')['Value'].nlargest(n).index]
top_n = df.groupby('Group').apply(g, n=2)
print(top_n)
groupby('Group')['Value'].nlargest(n)
: 각 그룹 내 상위 N개 'Value' 값과 해당 인덱스를 Series로 반환합니다.loc[...index]
: 인덱스에 따라 원하는 행을 선택합니다.apply(g, n=2)
:g
함수를 각 그룹에 적용하고,n
매개변수로 2를 전달합니다.
top_n = df.query('Group in @df.groupby("Group")["Value"].nlargest(2).index.values')
print(top_n)
groupby("Group")["Value"].nlargest(2).index.values
: 각 그룹 내 상위 2개 'Value' 값의 인덱스를 NumPy 배열로 반환합니다.Group in @df[...]
: 'Group' 열 값이 NumPy 배열에 포함되는 행만 선택합니다.
이진 검색 알고리즘 사용:
import bisect
def g(group, n):
values = group['Value'].to_numpy()
order = values.argsort(descending=True)
return group.iloc[order[:n]]
top_n = df.groupby('Group').apply(g, n=2)
print(top_n)
values.argsort(descending=True)
: 'Value' 열을 내림차순으로 정렬하고, 정렬된 인덱스를 반환합니다.bisect.bisect_left(values, n)
: 이진 검색을 사용하여 'n'보다 크거나 같은 값의 삽입 위치를 찾습니다.iloc[order[:n]]
: 정렬된 인덱스의 상위 N개 요소를 사용하여 행을 선택합니다.
- 위 방법들은 모두 동일한 결과를 제공하지만, 코드 성능 및 가독성 측면에서 차이가 있을 수 있습니다.
- 데이터 양이 많거나 속도가 중요한 경우, 이진 검색 알고리즘을 사용하는 것이 더 효율적일 수 있습니다.
- 상황에 맞는 가장 적합한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
python pandas group-by