对Pandas进行分组聚合和排序的更好方法

Question

我在用婴儿的名字数据源。数据是这样的

name   sex births year
Mary    F  7065   1880
Anna    F  2604   1880
Emma    F  2003   1880
...
Zariyan M   5     2016
Zarren  M   5     2016
Zaryn   M   5     2016

其目标是筛选出并获得2011年及以后的年度。然后，聚合重复项，按性别分组，按降序排序。输出就是这个。

^{pr2}$

我设法做到了，但我的代码确实效率低下，而且很枯燥。应该有更好的办法来做，但我不知道怎么做。这是我的密码。

^{pr3}$

Answer 1

你分类太多了。此外，groupby还执行排序，使之前的排序无效。我是这样做的-

df = df.query("year >= 2011")\                   
       .groupby(['name', 'sex'], sort=False, as_index=False))\    
       .births.sum()\                              
       .sort_values(['sex', 'births'], ascending=[True, False])
       .groupby('sex', sort=False)\
       .head(5)\

1. query过滤year
2. groupby将按name和{}分组，并阻止结果排序
3. sum将按组对birth求和
4. sort_values将按sex的升序和出生的降序对结果进行排序。在
5. 另一个groupby+head调用通过sex检索前5行（可选）