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數據分析面試題之Pandas中的groupby

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摘要:昨天晚上,筆者有幸參加了一場面試,有一個環節就是現場編程題目如下示例數據如下,求每名學生對應的成績最高的那門科目與,用實現這個題目看上去很簡單,其實,并不簡單。

??昨天晚上,筆者有幸參加了一場面試,有一個環節就是現場編程!題目如下:
??示例數據如下,求每名學生(ID)對應的成績(score)最高的那門科目(class)與ID,用Python實現:

這個題目看上去很簡單,其實,并不簡單。即要求輸出形式如下:

??當然,我們一開始能先到的是利用Pandas中的groupby,按ID做groupby,按score取最大值,可是之后的過程就難辦了,是將得到的結果與原表做join,還是再想其他辦法?
??怎么辦?答案就是Pandas中groupby的官方文檔說明,網址為:http://pandas.pydata.org/pand...。 截圖如下:

本文將會用到其中的三個函數: idxmax(), idxmin(), rank().
??其實,讓我們來解決一開始提出的問題,Python代碼如下:

import pandas as pd

df = pd.read_csv("E://score.csv")
new_df = df.groupby("ID")["score"].idxmax()
for i in new_df:
    print(df.iloc[i, :].tolist()[0:2])

分析代碼,df.groupby("ID")["score"].idxmax()是對原數據按ID做groupby,然后取score列,用idxmax()取出成績最好的行。然后取出這些行即可。
??當然,上述代碼存在兩個衍生問題:

每名學生(ID)對應的成績(score)最低的那門科目(class)與ID;

若有學生他的某些科目的成績是一樣的,求每名學生對應的成績最高的那些科目與ID。

??第一個問題,很好解決,在原先的代碼中,將idxmax()替換為idxmin()即可,輸出的結果如下:

[1, "C"]
[2, "A"]
[3, "C"]
[4, "A"]

??第二個問題,如果有學生他的某些科目的成績是一樣的,如下面的示例數據:

在上面數據中,第1,3名學生的最高成績存在重復。這是,我們需要用到rank()函數,Python代碼如下:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv("E://score.csv")
df["rank"] = df.groupby("ID")["score"].rank(method="min", ascending=False).astype(np.int64)
#print(df)
print(df[df["rank"] == 1][["ID", "class"]])

輸出結果如下:

    ID class
0    1     A
1    1     B
5    2     C
7    3     B
8    3     C
11   4     C

可以看到,我們得到的df這個數據框添加了一列rank,就是每名學生的科目的成績排名,得到的df如下:

    ID class  score  rank
0    1     A     90     1
1    1     B     90     1
2    1     C     70     3
3    2     A     60     3
4    2     B     80     2
5    2     C    100     1
6    3     A     90     3
7    3     B    100     1
8    3     C    100     1
9    4     A     70     3
10   4     B     80     2
11   4     C     90     1

然后按需要取出數據即可。

??本次分享到此結束,歡迎大家交流~~

注意:本人現已開通微信公眾號: Python爬蟲與算法(微信號為:easy_web_scrape), 歡迎大家關注哦~~

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