Python3如何从DataFrame中筛选各门店销量TopX的唯一商品编码

假设你已经将数据源加载为名为df的DataFrame，按以下步骤实现即可：

• 首先替换TOP_X为你实际需要的排名阈值，比如取前3就设为3
• 排名逻辑支持自定义调整，可根据需求修改rank方法的参数

import pandas as pd

# 配置前X名阈值
TOP_X = 2

# 按门店分组，对销量降序排名，method参数可根据排名规则调整
# method='dense': 同销量同排名，不跳号；method='first': 同销量按出现顺序排，严格取前X个
df['sales_rank'] = df.groupby('storeCode')['salesAmount'].rank(ascending=False, method='dense')

# 筛选前X名记录，去重后按门店聚合得到对应商品编码列表，返回结果为字典，key是门店编码，value是商品编码列表
store_top_products = df[df['sales_rank'] <= TOP_X].drop_duplicates(subset=['storeCode', 'productCode'])\
    .groupby('storeCode')['productCode'].apply(list).to_dict()

# 如果你需要所有门店的前X名商品合并后的去重编码列表，用下面这行
# all_top_products = df[df['sales_rank'] <= TOP_X]['productCode'].drop_duplicates().tolist()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tgc