pandas 按某一列A排序，按B和C两列分组，选择分组后A列值最大的行

一、需求

按 updateTime 列倒序排序，按 B 和 C 两列分组，分组后选择最后更新的时间的那一行，并将结果加上新索引。

二、代码

import pandas as pd
data = pd.read_csv('test.csv')
df = pd.DataFrame(data)
df = df.sort_values('updateTime', ascending=False).groupby(['B','C']).first().reset_index()

first() 函数代表选择第一行，如果要选取多行，可以使用 head() 函数： head(5)表示选择前五行。

如下例：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('test.csv',header = 0)
df = pd.DataFrame(data)
# 按日期分组，分组后对 value 列从大到小排序，取每组前十行
df = df.groupby('date', group_keys=False).apply(lambda x: x.sort_values('value', ascending=False)).groupby('date').head(10).reset_index()

在不能直接使用sort_values() 函数时，使用 apply() 函数。关于这一点，在本人另一篇博客中有详细解释，参见：

https://blog.csdn.net/u011675334/article/details/105328857

Python应用专题 | 14：pandas分组之后对相同group内的字段进行合并

本文主要介绍在pandas中对数据进行分组后，如何对相同组的数据进行其他字段的合并。类似场景：有2个字段，分别是文本内容和标签值。先根据文本内容进行分组，再对同一个组内的标签值进行合并，从而得到多标签值。

【Python数据分析 - 12】：Series结构、pandas中值的获取和修改、切片操作与排序（pandas篇）

PySpark数据分析基础：PySpark Pandas创建、转换、查询、转置、排序操作详解

[-] .\Navicat-Cracker NavicatCrackerDlg.cpp:332 -3All patch solutions are suppressed. Patch abort!HI

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