(tips[tips['tip'] < 2]\ .assign(rnk_min=tips.groupby(['sex'])\ ['tip'].rank(method='min'))\ .query('rnk_min < 3')\ .sort_values(['sex', 'rnk_min']))
lh80um4z1#
显然有些事情是清楚的选择小费<2的人创建列 assign() 排名的人，然后进一步过滤那些排名<3一些生成数据集的代码，这样你就可以在jupyter笔记本上进行实验了
assign()
sex = ["Male","Female"] s = ['Living_With_Partner','Divorced','Separated','Married','Missing','Never_Married','Widowed'] tips = pd.DataFrame([[random.randint(15,80), sex[random.randint(0,1)], s[random.randint(0,len(s)-1)], random.randint(0,50)] for r in range(200)], columns=["age","sex","status","tip"]) tips (tips[tips['tip'] < 2]\ .assign(rnk_min=tips.groupby(['sex'])\ ['tip'].rank(method='min'))\ .query('rnk_min < 3')\ .sort_values(['sex', 'rnk_min']))
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按热度按时间lh80um4z1#
显然有些事情是清楚的
选择小费<2的人
创建列
assign()排名的人，然后进一步过滤那些排名<3一些生成数据集的代码，这样你就可以在jupyter笔记本上进行实验了