「DataFrame」indexごとの, sortと上位N個の列を抽出を行いたい

「DataFrame」indexごとの, 上位N個の列を抽出し, sortを行いたい

df =

INDEX　　　　　番号平均
201907010601 4 0.411331
201907010601 16 0.472256
201907010601 15 0.758492
201907010601 10 0.704865
201907010601 11 0.722583
201907010601 7 0.502218
201907010601 5 0.422376
201907010601 9 0.142984
201907010601 13 0.166259
201907010601 1 0.063561
201907010601 3 0.170293
201907010601 8 0.105570
201907010601 14 0.186378
201907010601 12 0.058321
201907010601 6 0.103821
201907010601 2 0.241742
201905010402 2 0.470611
201905010402 8 0.783678
201905010402 1 0.298781
201905010402 15 0.302518
201905010402 7 0.710182
201905010402 4 0.175024
201905010402 11 0.402872
201905010402 5 0.463226
201905010402 13 0.373702
201905010402 9 0.043652
201905010402 6 0.329344
201905010402 3 0.331674
201905010402 12 0.203614
201905010402 10 0.094564
201905010402 16 0.200508
201905010402 14 0.093363
201907010606 1 0.794446
201907010606 6 0.801182
201907010606 5 0.849760
201907010606 4 0.804972
201907010606 15 0.240848
201907010606 16 0.273469
201907010606 10 0.327639
201907010606 2 0.409137
201907010606 9 0.183374
201907010606 12 0.485936
201907010606 3 0.258582
201907010606 8 0.786969
201907010606 13 0.323141
201907010606 7 0.170900
201907010606 14 0.166577
201907010606 11 0.029370

発生している問題・エラーメッセージ

上記のような, DataFrameからINDEXごとに「平均」でsortし, 高い上位N個の列を抽出したいのですが, やり方がわかりません.

理想は,INDEXごとに「平均」でのsort後, 上位3個を抽出することで

df =

INDEX　　　　　番号平均
201907010601 15 0.758492
201907010601 11 0.722583
201907010601 10 0.704865
201905010402 8 0.783678
201905010402 7 0.710182
201905010402 2 0.470611
201907010606 5 0.849760
201907010606 4 0.804972
201907010606 6 0.801182
201907010604 7 0.834579
201907010604 14 0.773029
201907010604 11 0.659245

このような出力にしたいと考えています.

試したこと

INDEXごとの処理, 「平均」の高い上位N個の列を抽出ということで, groupby関数, rank関数を用いて,

python3
1df = df[df.groupby(["INDEX"])["平均"].rank(ascending=False)<=3]

のような処理を行いましたが, 下記の結果のように, 「平均」でのsortができませんでした.

素人質問で申し訳ありませんが, 御回答よろしくお願いいたします.
df =

INDEX　　　　　番号平均
201907010601 15 0.758492
201907010601 10 0.704865
201907010601 11 0.722583
201905010402 2 0.470611
201905010402 8 0.783678
201905010402 7 0.710182
201907010606 6 0.801182
201907010606 5 0.849760
201907010606 4 0.804972
201907010604 14 0.773029
201907010604 11 0.659245
201907010604 7 0.834579

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

nlargest()メソッドを使うと、ソートした上で、大きい値から任意の行数を取得することができます。
pandas.DataFrame.nlargest — pandas documentation
pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.nlargest — pandas documentation
pandasでn個の最大値・最小値を取得（nlargest, nsmallest） | note.nkmk.me

以下は操作の例です。

python
1df.head()
2#           INDEX  番号        平均
3# 0  201907010601   4  0.411331
4# 1  201907010601  16  0.472256
5# 2  201907010601  15  0.758492
6# 3  201907010601  10  0.704865
7# 4  201907010601  11  0.722583
8
9df.groupby('INDEX')['平均'].nlargest(3)
10# INDEX           
11# 201905010402  17    0.783678
12#               20    0.710182
13#               16    0.470611
14# 201907010601  2     0.758492
15#               4     0.722583
16#               3     0.704865
17# 201907010606  34    0.849760
18#               35    0.804972
19#               33    0.801182
20# Name: 平均, dtype: float64
21
22df.groupby('INDEX')[['番号', '平均']].apply(lambda df: df.nlargest(3, '平均'))
23#                  番号        平均
24# INDEX
25# 201905010402 17   8  0.783678
26#              20   7  0.710182
27#              16   2  0.470611
28# 201907010601 2   15  0.758492
29#              4   11  0.722583
30#              3   10  0.704865
31# 201907010606 34   5  0.849760
32#              35   4  0.804972
33#              33   6  0.801182