这是我的输入数据框:
df = pd.DataFrame({'Company':['A','B','C','D','E','F'],'Industry':['Metals','Metals','IT','IT','IT','banking'],'ROE':[10,9,5,14,1,9],'ROCE':[10,5,5,1,10,9],'Threshold':[1,1,2,2,2,1]});df
需要输出如下:
dfout = pd.DataFrame({'Company':['A','D','E','F'],'Industry':['Metals','IT','IT','banking'],'ROE':[10,14,1,9],'ROCE':[10,1,10,9],'Threshold':[1,2,2,1]});dfout
逻辑:要使用顶部' n'来获取行每个行业的ROE和ROCE。 N是'阈值'数据框中的列。感谢您对此的投入。谢谢。
答案 0 :(得分:1)
首先,按ROE / ROCE对数据进行排序:
df = df.iloc[(-np.maximum(df.ROCE, df.ROE)).argsort()]
接下来,使用groupby
+ apply
:
df.groupby('Industry', group_keys=False, sort=False).apply(
lambda x: x[:x['Threshold'].unique().item()]
).sort_index()
或者,
df.groupby('Industry', group_keys=False, sort=False).apply(
lambda x: x.head(x['Threshold'].unique().item())
).sort_index()
Company Industry ROCE ROE Threshold
0 A Metals 10 10 1
3 D IT 1 14 2
4 E IT 10 1 2
5 F banking 9 9 1