如何在Pandas分组后获取每组中重复次数Top N的类别？

你当前的代码里，data.groupby(['Round']).Category.value_counts()会生成一个带多级索引（Round + Category）的Series，其中每个Round分组内的Category已经按出现次数降序排列了。但直接调用.head(n)只会取整个结果的前n条，而非每个分组的前n条。

有两种简单的解决方式：

方法一：利用多级索引的分组取数 #

因为value_counts()返回的结果索引是Round（一级）和Category（二级），可以直接按一级索引分组后取每个组的前n条：

data.groupby(['Round']).Category.value_counts().groupby(level=0).head(n)

方法二：在分组内直接应用head(n) #

通过apply在每个Round分组内部先统计类别频次，再取前n个：

data.groupby('Round').apply(lambda g: g['Category'].value_counts().head(n))

如果需要把结果整理成普通的DataFrame格式（而非多级索引），可以再加一步.reset_index(name='Count')，比如：

data.groupby(['Round']).Category.value_counts().groupby(level=0).head(n).reset_index(name='Count')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Konrad Lubelski