python-熊猫数据框聚合固定数量的行

我正在处理一些数据,在这里我想获得每匹马在最近一次奔跑中的排名(终点).运行日期定义为“ race_id”.

有没有一种方法可以使用groupby和agg,但是只汇总前6个值？

数据帧如下：

finishing_position  horse_id    race_id
 1                  K01         2014011
 2                  K02         2014011
 3                  M01         2014011
 4                  K01         2014012
 2                  K01         2014021
 3                  K01         2014031
 1                  M01         2015011
 2                  K01         2016012
 1                  K02         2016012
 3                  M01         2016012
 4                  J01         2016012 

我希望结果是

finishing_position  horse_id    race_id     recent
 1                  K01         2014011
 2                  K02         2014011
 3                  M01         2014011
 4                  K01         2014012     1
 2                  K01         2014021     1/4
 3                  K01         2014031     1/4/2
 1                  M01         2015011     3
 2                  K01         2016012     1/4/2/3
 1                  K02         2016012     2
 3                  M01         2016012     3/1
 4                  J01         2016012   

解决方法:

我们可以将cumsum与groupby一起使用

df['recent']=df.finishing_position.astype(str)+'/'
df['recent']=df.groupby('horse_id').recent.apply(lambda x : x.cumsum().shift().str[:-1].fillna(''))
df
Out[140]: 
    finishing_position horse_id  race_id   recent
0                    1      K01  2014011         
1                    2      K02  2014011         
2                    3      M01  2014011         
3                    4      K01  2014012        1
4                    2      K01  2014021      1/4
5                    3      K01  2014031    1/4/2
6                    1      M01  2015011        3
7                    2      K01  2016012  1/4/2/3
8                    1      K02  2016012        2
9                    3      M01  2016012      3/1
10                   4      J01  2016012         

标签：pandas-groupby,pandas,python,sql
来源： https://codeday.me/bug/20191025/1927120.html