拯救pandas计划（5）——获取DataFrame分组topN数据
最近发现周围的很多小伙伴们都不太乐意使用pandas，转而投向其他的数据操作库，身为一个数据工作者，基本上是张口pandas，闭口pandas了，故而写下此系列以让更多的小伙伴们爱上pandas。
系列文章说明：
平台：
- windows 10
- python 3.8
- pandas >=1.2.4
/ 数据需求
现有一组数据，需要根据name进行分组，以date_col顺序排序，获取每组数据的前N项数据。
为考虑比较各方案间的耗时，此次数据采用数据类别多量小的数据集。
/ 需求拆解
整个数据框的前几行或者后几行都有相应的方法可以调用，如head()、tail()，分组后的前几行，只需要把整个数据框应用到groupby上再对各个分组进行head()即可，而这里需要取得topN，则分组后不一定能够按顺序取得，故而需要对数据框进行排序。
/ 需求处理
方法一
正如需求拆解里提到过的，使用groupby来完成这部分任务，在取得topN之前是需要对整个数据集进行排序的，这可以先尝试下在groupby之前排序，还是之后排序是否会对整个任务执行时间有影响。
先排序，后分组
df.sort_values(['name', 'date_col'], inplace=True)
df.groupby(['name']).head(1)
先分组，后排序
由于groupby后面不能直接跟sort_values，所以需要调用apply来对每个分组进行排序。
分组后排序用时：
df.groupby(['name']).apply(lambda x: x.sort_values('date_col').head(1)).reset_index(drop=True)
看到这运行时间差了一个数量级，可能会怀疑是不是sort_values的问题，都知道pandas调用内部函数时运行效率还算是过的去，怎么在这差了这么多，直接在groupby后面运行head()仅200ms，这会可以看看在apply里调用head()。
在上图可以看出拖慢运行时间的主要原因不是sort_values，而是apply，虽然apply的工作机制方便了对数据框内的数据进行各种各样的处理操作，但当存在一种内部函数可以满足需求时再选择使用apply就会稍显鸡肋。
（手动水印：原创CSDN宿者朽命，https://blog.csdn.net/weixin_46281427?spm=1011.2124.3001.5343，公众号A11Dot派）
简言之，在这种方式处理上，先排序再分组取topN是能够较快的得到目标数据。
方法二
在拯救pandas计划（4）——DataFrame分组条件查找值中有提到过使用drop_duplicates()，同样在这里分组取topN也可以一试，但有限制条件，其drop_duplicates()内的keep参数决定了，仅能保留首个或尾个或者不保留重复数据。因此当只取top1时，可以试用此种方法，在处理时间上也过得去。
df.sort_values(['name', 'date_col'], inplace=True)
df.drop_duplicates(['name']) # 默认保留首个
方法三
虽然说有内部函数直接能达成结果的优先使用内部函数，但在这里不妨想一想如何在不使用groupby的方式求得分组topN。（可以先思考一会儿再继续往下看）
阐述下我的想法，仅做抛砖引玉之用，既然是分组取topN，不就是一种变相的分组排序，取排序靠前的值。以这样的思路，先对组中的每个类型进行计数，再编号即可取得。
- 计数：
除了groupby外对类型进行计数还有一个好的方法，value_counts，这里需要将sort参数设置为False，避免内部排序影响外部排序，在计数前依然是先对整个数据框进行排序。
df.sort_values(['name', 'date_col'], inplace=True)
name_count = df.value_counts('name', sort=False)
- 编号：
而后对name_count进行编号，使用lambda调用range(x)。
name_count.map(lambda x: range(x))
从生成的结果看来，Series中的values是一个可迭代序列，这种结果不能直接对原始数据框设置编号，取出values，使用np.hstack以行方向组合,对每个分组编号组合成一个一维数组。
import numpy as np
df.sort_values(['name', 'date_col'], inplace=True)
np.hstack(df.value_counts('name', sort=False).map(lambda x: range(x)).values)
ps: values中的每个值都是一维数组
- 取值：
再对生成的值与想要提取的topN的N进行对比，进行布尔索引提取即可得到想要的topN数据。运行结果如下，时间上也能接受：
以下是将这段代码进行封装成函数：
import numpy as np
import pandas as pd
def get_data_top(data: pd.DataFrame, group_cols: list, val_cols: list, ascending: bool = True, k: int = 1):
"""
自定义获取数据框topN
:param data: pd.DataFrame类型
:param group_cols: list, 需要聚合的列名
:param val_cols: list, 需要排序的列名
:param ascending: 排序方式，默认`True`，顺序排序，接收bool或这个列表里全部为bool的列表
:param k: 取前k项值
:return: 返回topN数据框
"""
# 为了能返回传入数据框的原index，将index保存至values中
datac = data.reset_index().copy()
index_colname = datac.columns[0]
# 对原数据框进行排序
datac.sort_values(group_cols + val_cols, ascending=ascending, inplace=True)
# 主要代码：分组对组内进行编号
rank0 = np.hstack(datac.value_counts(group_cols, sort=False).map(lambda x: range(x)).values)
# 取topN值
datac = datac[rank0 < k]
# 取出原index重置为index值
datac.index = datac[index_colname].values
# 删除额外生成的index值的列
del datac[index_colname]
return datac
ps: 参数冒号后的类型仅做提示，输入其他类型亦能正常入参，但需要传入正确参数及类型才能正常输出。
/ 总结
文中使用三种方法来取得数据集中的前N项值，过程上略有不同，总的结果呈现也基本相同，在想法及做法上对个人都一种提升。在写这篇之前，我一直在询问我自己，这篇值不值得写下来，把方法三删了改，改了删，起初并没有使用numpy.hstack，而是直接使用list强转range，偶然一次运行时发现运行时间竟然比groupby.head短，当时还窃窃自喜，复盘发现原来是我的把.head()运用在apply中，在方法一也有提到过这样做的耗时。经过几番修改，最终采用np.hstack组合编号，效率上能勉强达到方法一水平。
在书本中，在年长者口中，常常有一种声音提醒我们现在站在了人生的十字路口，需要仔细思考，斟酌，推断这样做会有怎样的结果，但现在还需要磨蹭啥呢，未来不是推断出的未来，是创造的未来，敢于去想，敢于去做！
于二零二二年元月二十四日作
