{"id":2922,"date":"2023-07-20T02:05:59","date_gmt":"2023-07-20T02:05:59","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/pandas-groupby-nlargeest\/"},"modified":"2023-07-20T02:05:59","modified_gmt":"2023-07-20T02:05:59","slug":"pandas-groupby-nlargeest","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/pandas-groupby-nlargeest\/","title":{"rendered":"Pandas: como usar groupby com nlargest()"},"content":{"rendered":"

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Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe para exibir os n maiores valores por grupo em um DataFrame do pandas:<\/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
 E voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe para realizar certas opera\u00e7\u00f5es (como calcular a soma) nos n maiores valores por grupo em um DataFrame do pandas:<\/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
 Os exemplos a seguir mostram como usar cada m\u00e9todo na pr\u00e1tica com o seguinte DataFrame do pandas:<\/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
 Exemplo 1: Exibir os N maiores valores por grupo<\/strong><\/span><\/h3>\n
 A seguinte sintaxe pode ser usada para exibir os dois maiores valores de pontos<\/strong> agrupados por equipe<\/strong> :<\/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
 O resultado exibe os dois maiores valores de pontos<\/strong> de cada equipe<\/strong> , juntamente com suas posi\u00e7\u00f5es de \u00edndice no DataFrame original.<\/span><\/p>\n
 Exemplo 2: execute uma opera\u00e7\u00e3o nos N maiores valores por grupo<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Podemos usar a seguinte sintaxe para calcular a soma dos dois maiores valores de pontos<\/strong> agrupados por equipe<\/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
 Veja como interpretar o resultado:<\/span><\/p>\n