一日一技：Pandas 中，如何分组再取 N项？

在 pandas 中，DataFrame 是我们经常用到的工具。有时候，我们可能会需要对数据按某个字段进行分组，然后每个组取N项。例如：

现在，我想每个职位任取三个用户。

相信有同学会使用 for 循环，依次循环每一行，每个职位选3个，存入一个临时的列表里面。循环完成以后再转成一个新的 DataFrame。但这个方式显然不够智能。

那么，我们有没有什么办法能够不使用循环就做到这一步呢?也许有同学想到了使用 groupby。我们来看看效果。

看起来仅仅是统计了每个职位的数量。那么，如何才能保留所有字段呢?

实际上我们可以把.size()改成.head(3):

看起来这里的.head(3)似乎没有什么作用。这个时候，我们思考一下 Python 里面，如果要使用itertools.groupby，官方文档里面有这样一段话：

Generally, the iterable needs to already be sorted on the same key function.

如下图所示：

这段话告诉我们，要使用itertools.groupby，我们需要提前对被分组的字段进行排序。

那么，我们试一试在如果提前对 DataFrame 进行排序，然后再 groupby 会怎么样：

成功了。每个职位都取了3个。

可能大家发现最左边的索引是乱序，看起来不好看。那么我们还可以重设一下索引：

至此，问题完美解决。

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