在数据分析领域，`pandas` 是一个非常强大的 Python 库，它提供了丰富的数据处理功能。在处理大型数据集时，经常需要对数据进行分组分析，`groupby` 函数正是实现这一目标的关键工具。本篇文章将深入探讨如何使用 `pandas groupby` 分组并获取每组的前几行记录。
`pandas groupby` 方法允许我们将数据按照一个或多个列的值进行分组，这样可以对每个分组执行聚合操作，如计算平均值、求和、计数等。在这个过程中，`groupby` 会返回一个 `GroupBy` 对象，我们可以进一步对这个对象进行各种操作。
我们需要创建一个 DataFrame，这是 `pandas` 中用于存储二维表格数据的数据结构。例如：
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'class': ['a', 'a', 'b', 'b', 'a', 'a', 'b', 'c', 'c'],
'score': [3, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 14]
})
```
在这个例子中，我们有一个包含两个列 `'class'` 和 `'score'` 的 DataFrame，其中 `'class'` 列表示学生所在的班级，而 `'score'` 列记录了每个学生的分数。
为了获取每组的前几行记录，我们可以先对 DataFrame 进行排序，确保在分组时，高分学生出现在前面。这里我们使用 `sort_values` 函数按 `'class'` 列升序（`ascending=1`）和 `'score'` 列降序（`ascending=0`）进行排序：
```python
df.sort_values(['class', 'score'], ascending=[1, 0], inplace=True)
```
接下来，我们使用 `groupby` 方法按 `'class'` 列进行分组，并调用 `head()` 函数来获取每个分组的前两行记录：
```python
grouped = df.groupby(['class']).head(2)
```
`head(n)` 函数会返回 DataFrame 的前 n 行。在这个例子中，`n=2`，所以我们将得到每个班级的最高分和次高分记录。
我们可以打印 `grouped` DataFrame 来查看结果：
```python
print(grouped)
```
输出如下：
```
class score
5 a 9
4 a 8
6 b 10
3 b 7
8 c 14
7 c 11
```
通过这个例子，我们了解了如何使用 `pandas groupby` 结合 `head()` 函数来获取每个分组的前几行记录。这种方法在数据探索和分析中非常实用，可以帮助我们快速洞察不同类别下的数据分布情况。同时，也可以结合其他聚合函数，如 `mean()`, `sum()`, `count()` 等，进行更复杂的分析。
