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在 pandas 中，DataFrame 是我們經(jīng)常用到的工具。有時候，我們可能會需要對數(shù)據(jù)按某個字段進行分組，然后每個組取N項。例如：

現(xiàn)在，我想每個職位任取三個用戶。

相信有同學會使用 for 循環(huán)，依次循環(huán)每一行，每個職位選3個，存入一個臨時的列表里面。循環(huán)完成以后再轉(zhuǎn)成一個新的 DataFrame。但這個方式顯然不夠智能。

那么，我們有沒有什么辦法能夠不使用循環(huán)就做到這一步呢?也許有同學想到了使用 groupby。我們來看看效果。

看起來僅僅是統(tǒng)計了每個職位的數(shù)量。那么，如何才能保留所有字段呢?

實際上我們可以把.size()改成.head(3):

看起來這里的.head(3)似乎沒有什么作用。這個時候，我們思考一下 Python 里面，如果要使用itertools.groupby，官方文檔里面有這樣一段話：

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

如下圖所示：

這段話告訴我們，要使用itertools.groupby，我們需要提前對被分組的字段進行排序。

那么，我們試一試在如果提前對 DataFrame 進行排序，然后再 groupby 會怎么樣：

成功了。每個職位都取了3個。

可能大家發(fā)現(xiàn)最左邊的索引是亂序，看起來不好看。那么我們還可以重設一下索引：

至此，問題完美解決。

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