Извлечь верхние значения из одного столбца на основе другого столбца

так что в основном у меня есть этот фрейм данных, называемый df:

dataframe

где в первом столбце есть список идентификаторов пользователей, жанров, в которые они играли, и их общее количество. как я могу извлечь 10 лучших жанров с наибольшим количеством потоков, показывая общее количество пользователей, которые их транслировали?

поэтому я подумал о том, чтобы отсортировать значения столбца следующим образом:

df_genre.sort_values(by="total_streams",ascending=False)

а потом получить верхний жанр, но я получил это:

result

Но это не то, что я хочу, как я могу это исправить?

вы пробовали .grouby() сгруппировать по жанру, а затем по сумме общего количества? Кроме того, не могли бы вы отредактировать свой пост, чтобы не публиковать изображения данных, а публиковать фрагменты кода фактических данных и ожидаемого результата?

tylerjames 22.04.2022 19:27

Пожалуйста, отредактируйте свой пост, чтобы он соответствовал Минимальный воспроизводимый пример, чтобы другие могли копировать ваши данные и предлагать решения.

George 22.04.2022 19:28

@tylerjames Я пытался, но думаю, что сделал это неправильно, потому что у меня не было хорошего результата

mouhamad 22.04.2022 19:29
Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения текстовых сообщений может быть настолько сложным или простым, насколько вы его сделаете. Как и в любом ML-проекте, вы можете выбрать...
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
В этой статье мы расскажем о хитростях и советах по Python, которые должны быть известны разработчику Python.
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Это краткое руководство по установке Apache Cassandra.
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
В одном из недавних постов я рассказал о том, как я использую навыки количественных исследований, которые я совершенствую в рамках программы TPQ...
Создание персонального файлового хранилища
Создание персонального файлового хранилища
Вы когда-нибудь хотели поделиться с кем-то файлом, но он содержал конфиденциальную информацию? Многие думают, что электронная почта безопасна, но это...
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Недавно я столкнулся с интересной бизнес-задачей - визуализацией сбоев в цепочке поставок лекарств, которую могут просматривать врачи и...
0
4
24
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Я думаю, это то, что вы ищете:

Данные:

ID,genre,plays
12345,pop,23
12345,pop,576
12345,dance,18
12345,world,45
12345,dance,23
12345,pop,456

Вход:

df = df.groupby(['ID','genre'])['plays'].sum().reset_index()
df.sort_values(by=['plays'], ascending=False)

Выход:

    ID      genre   plays
1   12345   pop     1055
2   12345   world   45
0   12345   dance   41

Другие вопросы по теме