python用來做資料分析很方便，網上很多關於找資料中第二大的方法，但是大多數都是關於sql的，於是我挑戰一下用python來做這件事（主要是sql_
在實際工作中應該從資料庫中匯入資料，如何從資料庫匯出資料，我之後會補充。
import pandas as pd
df = pd.dataframe([,,
,,,,
,,,,
,,
])def fun(df):
# english資料去重
sort_set = set(df["english"].values.tolist())
if len(sort_set)<=1:
# 資料量小於等於1，無法取到第二大的資料
return none
else:
# 取english中第二大的值
sort_value = sorted(sort_set,reverse=true)[1]
temp_df = df[df["english"]==sort_value]
return temp_df
df = df.groupby(by=["class"]).apply(fun).reset_index(drop=true)
print(df)
程式設計客棧結果如下：
class name english
0 1 bb 110.0
1 1 cc 110.0
2 1 dd 110.0
3 2 gg 130.0
4 2 hh 130.0
當然這還可以改為取最大、取最小、取第三大、等等......
補充：pandaswww.cppcns.com 按某一列a排序，按b和c兩列分組，選擇分組後a列值最大的行
pandas 按某一列a排序，按b和c兩列分組，選擇分組後a列值最大的行
按 u程式設計客棧pdatetime 列倒序排序，按 b 和 c 兩列分組，分組後選擇最後更新的時間的那一行，並將結果加上新索引。
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() 函式代表選擇第一行，如果要選取多行，可以使用 head() 函式： head(5)表示選擇前五行。
import pandas as pd
data = pd.read_csv('test.csv',header = 0)
df = pd.dataframe(data)
# 按日期分組，分組後對 value 列從大到小排序，取每組前十行
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() 函式時，使用 apply() 函式。
本文標題: pandas分組排序 如何獲取第二大的資料
本文位址:
pandas排序以及獲取序號
參考 如果不考慮序號問題，要直接排序則使用pandas sort values函式 df.sort values by 排序字段 axis 0,ascending true,inplace false,na position last 引數 說明 by 指定列名 axis 0或 index 或索引值...
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oracle 常用 group by 來進行分組查詢，但這裡使用row number over 函式，語法 row number over partition by 欄位1 order by 欄位2 欄位1表示根據此欄位分組，欄位2表示排序，此函式計算的值就表示每組內部排序後的順序編號。with t...
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首先建立測試表並插入資料，建立測試表 匯率庫表 create table exchangerate moneytype varchar 100 幣種 exchangerate varchar 100 匯率 adddate datetime 新增時間 插入測試資料 insert into exchan...