パンダのデータフレームに各グループの上位n行を保持し、ソリューションではパーセンテージではなく絶対数としてnを使用するというこの質問の変形を確認しました。ここでは、パンダは各グループ内で最上位のnレコードを取得します。ただし、私のデータフレームでは、各グループの行数が異なるため、各グループの上位n％の行を保持したいと思います。この問題にどのようにアプローチしますか？
ブール型の一連のフラグを作成し、前にフィルタリングすることができますgroupby。まず、サンプルデータフレームを作成し、最初のシリーズの一意の値ごとに行数を確認しましょう。
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 2, (10, 3)))
print(df[0].value_counts())
0 6
1 4
Name: 0, dtype: int64
次に、分数を定義します。たとえば、50％以下で、フィルタリング用のブール系列を作成します。
n = 0.5
g = df.groupby(0)
flags = (g.cumcount() + 1) <= g[1].transform('size') * n
次に、条件を適用し、インデックスを最初の系列として設定し、（必要に応じて）インデックスを並べ替えます。
df = df.loc[flags].set_index(0).sort_index()
print(df)
1 2
0
0 1 1
0 1 1
0 1 0
1 1 1
1 1 0
ご覧のとおり、結果のデータフレームには3つの0インデックスと2つのインデックスしかなく1、いずれの場合も元のデータフレームの半分の数です。
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