groupby 上から３番目の値の取り方

Question

実現したいこと

groupbyした際に上から３番目の列を取得したい

該当のソースコード

import pandas as pd
df=[['a',1],['a',2],['a',3],['a',5],['b',4],['b',8]]
df=pd.DataFrame(df)
df=df.rename(columns={0:'product',1:'price'})

試したこと

df_gr= df.groupby('product').head(3)
df_gr= df_gr.groupby('product').tail(1)

このやり方だと'product'.'b'にはデータがないのでNaNが入ってほしいが
上から２番目の列を取り出してしまう

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Comments

[meg_]

> groupbyした際に上から３番目の列を取得したい
「上から３番目の列」とは何のことでしょうか？列ではなく行の意味でしょうか？

質問のコードの例ですと欲しい結果は何になりますか？

[yamato0565]

すいません
行のことです
質問の行だと
'product'.'a'はgroupbyした際の上から３番目の行で
priceが3の行で
product'bは上から３番目の行データがないので
欠損値などにしたいです

Answer 1

import pandas as pd
import numpy as np

df=[['a',1],['a',2],['a',3],['a',5],['b',4],['b',8]]
df=pd.DataFrame(df)
df=df.rename(columns={0:'product',1:'price'})

#
N = 3
df_gr = df.groupby('product').head(N).groupby('product')\
          .agg({'price': lambda x: x.tail(1) if len(x) >= N else np.nan})\
          .reset_index()

print(df_gr)

#   product  price
# 0       a    3.0
# 1       b    NaN

Answer 2

'product'.'b'にはデータがないのでNaNが入ってほしい

後から追加する方法のコードです。

import pandas as pd
import numpy as np

df=[['a',1],['a',2],['a',3],['a',5],['b',4],['b',8]]
df=pd.DataFrame(df)
df=df.rename(columns={0:'product',1:'price'})

result = df.groupby('product').nth(2).reset_index()
for i in df['product'].unique():
    if not i in result['product'].array:
        result = pd.concat([result, pd.DataFrame({'product':[i], 'price':[np.nan]})])
result = result.reset_index(drop=True)
print(result)
#   product  price
# 0       a    3.0
# 1       b    NaN

Comments

[yamato0565]

回答ありがとうございます
うまく行くことができました