{"id":2923,"date":"2023-07-20T02:05:59","date_gmt":"2023-07-20T02:05:59","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/nl\/pandas-gegroepeerd-op-grootste\/"},"modified":"2023-07-20T02:05:59","modified_gmt":"2023-07-20T02:05:59","slug":"pandas-gegroepeerd-op-grootste","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/nl\/pandas-gegroepeerd-op-grootste\/","title":{"rendered":"Panda's: hoe groupby te gebruiken met nlargest()"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

U kunt de volgende syntaxis gebruiken om de n grootste waarden per groep in een pandas DataFrame weer te geven:<\/span><\/p>\n

 #display two largest values by group<\/span>\ndf. groupby<\/span> (' group_var<\/span> ')[' values_var<\/span> ']. nlargest<\/span> ( 2<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n
 En je kunt de volgende syntaxis gebruiken om bepaalde bewerkingen uit te voeren (zoals het nemen van de som) op de n grootste waarden per groep in een pandas DataFrame:<\/span><\/p>\n
 #find sum of two largest values by group<\/span>\ndf. groupby<\/span> (' group_var<\/span> ')[' values_var<\/span> ']. apply<\/span> ( lambda<\/span> grp: grp.nlargest<\/span> ( 2<\/span> ) .sum<\/span> ())\n<\/strong><\/pre>\n
 De volgende voorbeelden laten zien hoe u elke methode in de praktijk kunt gebruiken met de volgende panda’s DataFrame:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n                   ' points<\/span> ': [12, 29, 34, 14, 10, 11, 7, 36, 34, 22]})<\/span>\n\n#view DataFrame\nprint<\/span> (df)\n\n  team points\n0 to 12\n1 to 29\n2 to 34\n3 to 14\n4 to 10\n5 B 11\n6 B 7\n7 B 36\n8 B 34\n9 B 22\n<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n
 Voorbeeld 1: Geef de N grootste waarden per groep weer<\/strong><\/span><\/h3>\n
 De volgende syntaxis kan worden gebruikt om de twee grootste puntwaarden<\/strong> gegroepeerd per team<\/strong> weer te geven:<\/span><\/p>\n
 #display two largest points values grouped by team\ndf. groupby<\/span> (' team<\/span> ')[' points<\/span> ']. nlargest<\/span> ( 2<\/span> )\n\nteam   \nAt 2 34\n      1 29\nB 7 36\n      8 34\nName: points, dtype: int64\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Het resultaat toont de twee grootste puntwaarden<\/strong> voor elk team<\/strong> , samen met hun indexposities in het originele DataFrame.<\/span><\/p>\n
 Voorbeeld 2: voer een bewerking uit op de N grootste waarden per groep<\/strong><\/span><\/h3>\n
 We kunnen de volgende syntaxis gebruiken om de som te berekenen van de twee grootste puntwaarden<\/strong> gegroepeerd per team<\/strong> :<\/span><\/span><\/p>\n
 #calculate sum of two largest points values for each team\ndf. groupby<\/span> (' team<\/span> ')[' points<\/span> ']. apply<\/span> ( lambda<\/span> grp: grp.nlargest<\/span> ( 2<\/span> ) .sum<\/span> ())\n\nteam\nAt 63\nB70\nName: points, dtype: int64<\/span>\n<\/span><\/strong><\/pre>\n
 Zo interpreteert u het resultaat:<\/span><\/p>\n