Question

我希望完成简单的任务，即整齐地打印对应于国家/地区的name行，以及islmtotal行按降序排序的权利。我下面的代码只打印islmtotal，但我给出了一个示例：

Name Islmtotal


USA 1.99

GER 1.93

NED .76

religion = pd.read_csv('natldata.csv', usecols = [0, 2, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58], na_values=['NULL'])

religion['islmtotal']= religion[['islmsunpct', 'islmshipct', 'islmibdpct', 'islmnatpct', 'islmalwpct', 'islmahmpct', 'islmothrpct', 'islmgenpct']].sum(axis=1)

religyearask = input("Please enter year in multiples of 5 (eg 1980):  ")

maxstateyear = religion.loc[religion['year'] == religyearask].sort_values('year', ascending=False).groupby(['name'], sort=False)['islmtotal'].max()

print(maxstateyear.to_string(index=False))

Answer 1

它有助于分解步骤，因此您可以找出问题的根源。

首先，创建一个索引的掩码。

m = religion['year'] == religyearask

现在，索引并排序。

df = religion.loc[m].sort_values('year', ascending=False)

现在，groupby并找到max。

df = df.groupby('name', as_index=False)['islmtotal'].max()

据推测，这是你麻烦的根源。请注意，默认情况下groupby会将分组依据列转换为索引，因此as_index=False会阻止此操作。

现在，转换为to_string并打印。

print(maxstateyear.to_string(index=False))

<强> OneLiner™

print(
    religion.loc[religion['year'] == religyearask]\
            .sort_values('year', ascending=False)\
            .groupby('name', as_index=False)['islmtotal'].max()\
            .to_string(index=False)
)

如何使用第二个排序的相应行打印pandas行

1 个答案: