在pandas中，DataFrame是我们经常使用的一个工具。有时，我们可能需要将数据按照某个字段进行分组，然后每组取N项。例如：现在，我想为每个职位取三个用户。相信有同学会用for循环依次循环遍历每一行，每个位置选择3个位置，存入一个临时列表中。循环完成后，转换成新的DataFrame。但是这个方法显然不够聪明。那么，有没有什么方法可以不使用循环来做到这一点呢？可能有些同学想到了用groupby。让我们看看效果。看起来它只是在计算每个位置的数量。那么，我们如何保留所有字段呢？我们其实可以把.size()改成.head(3)：好像这里的.head(3)好像没有什么作用。这个时候，我们用Python来想一想。如果要使用itertools.groupby，官方文档中有一段话：一般情况下，iterableneedstoalreadybesortedonsamekeyfunction。如下图所示：这段话告诉我们，要使用itertools.groupby，我们需要提前对被分组的字段进行排序。那么，让我们试试如果我们提前对DataFrame进行排序然后进行分组会发生什么：它起作用了。每个位置取3个。你可能会发现最左边的索引乱序了，看起来不太好。那么我们也可以重新设置索引：至此，问题完美解决。本文转载自微信公众号“闻所未闻的密码”，可通过以下二维码关注。转载本文请联系Code公众号。
