目的：

把question_id 對應的user_answer轉成ABCD

solution

dfa=df.groupby('question_id').nth(0).reset_index()
dfa['flag']='A'
dfb=df.groupby('question_id').nth(1).reset_index()
dfb['flag']='B'
dfc=df.groupby('question_id').nth(2).reset_index()
dfc['flag']='C'
dfd=df.groupby('question_id').nth(3).reset_index()
dfd['flag']='D'

resdf=dfa.append([dfb,dfc,dfd])
resdf.sort_values(by='question_id')

result：

focus：

g.nth(0) 
#同 
g.first()
g.head(1)
g.last()

g.nth(2)
g.nth(-1)

g.nth(0,dropna='any')
g.B.nth(0,dropna='all')
g.groups
g.get_group(134429)
g.discribe()
g.agg([np.mean,np.sum.np,std])

補充：pandas的分組取最大多行并求和函數(shù)nlargest()

在pandas庫里面，我們常常關心的是最大的前幾個，比如銷售最好的幾個產(chǎn)品，幾個店，等。之前講到的head(), 能夠看到看到DF里面的前幾行，如果需要看到最大或者最小的幾行就需要先進行排序。max()和min()可以看到最大或者最小值，但是只能看到一個值。

所以我們可以使用nlargest()函數(shù)，nlargest()的優(yōu)點就是能一次看到最大的幾行，而且不需要排序。缺點就是只能看到最大的，看不到最小的。

我們來看看單價排在前十的數(shù)據(jù)：

單價排在前十的數(shù)據(jù)

nlargest()的第一個參數(shù)就是截取的行數(shù)。第二個參數(shù)就是依據(jù)的列名。

這樣就可以篩選出單價最高的前十行，而且是按照單價從最高到最低進行排列的，所以還是按照之前的索引。

還可以按照total_price來進行排名：

按照total_price排名

nlargest還有一個參數(shù)，keep='first'或者'last'。當出現(xiàn)重復值的時候，keep='first',會選取在原始DataFrame里排在前面的，keep='last'則去排后面的。

由于nlagerst()不能去最小的多個值，如果我們一定要使用這個函數(shù)進行選取也是可以的.

先設置一個輔助列：

先設置一個輔助列

然后在進行選?。?/p>

以輔助列進行選取

當然了，也可以通過head()加上排序進行選取的。

那以前這些操作都可以通過其它函數(shù)來進行替代的話，nlargest()有什么必要介紹嗎？或者說學不學這個函數(shù)有什么關系嗎？

這就是我們今天要重點介紹的，如果說要選擇不同location_road下的前五名要怎么操作呢？

很多人可能第一反應會想到先分組然后進行max()操作，但是這樣的操作只能選擇最大的一列：

使用max()

但是使用max有一個問題，就是選取的是每一列的最大值，而不是選取最大值的那一行，也就是說只能在選取單列的最大值的時候才是準確的。

這個時候我們就要想到apply和lambda的自定義函數(shù)了：

選取多個指標的TOP(N)

這樣就選出了不同loaction_road的price排在前五的行了。

nlargest()函數(shù)在這種場景下使用是非常方便的，而且結果也已經(jīng)默認排好順序了。

還有一些場景下需要計算分組的前幾名，然后在進行求和的，這個我們也可以使用nlargest進行操作：

分組之后進行求和

使用這種方法會出現(xiàn)報錯提示，這個因為在列和索引都存在loaction_road，有重復，系統(tǒng)有警告，在實際使用時可以先改列名再操作。我們也可以換一種方式直接按照索引進行求和，這樣就沒有警告了：

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。