Pandas 报告分组和枢轴中的前 n 名

我试图通过沿单个维度 d1 分组并报告 d1 的每个元素的摘要统计信息来总结数据框。我特别对许多指标的前 n 个（索引和值）感兴趣。 我想为 d1 的每个元素生成一行。

假设我有两个维度 d1、d2 和 4 个指标 m1、m2、m3、m4

1) 对于每个指标 m1 - m4，按 d1 分组并查找顶部 n d2 和指标值的建议方式是什么。

在 Wes 的书《Python for Data Analysis》中他建议（第 35 页）

def get_top1000(group):
 return group.sort_index(by='births', ascending=False)[:1000]
grouped = names.groupby(['year', 'sex'])
top1000 = grouped.apply(get_top1000)

这仍然是推荐的方式吗（我只对 1000 个中的前 5 个 d2 以及多个指标感兴趣） 2）现在下一个问题是我想旋转前 5 个元素（即 d1 的每个元素都有一行）

因此对于维度 d1、d2 和公制 m1，结果数据框应如下所示： 索引 d1 以及 d2 的前 5 个值和 m1 的对应值的列

d1 d2-1 d2-2 d2-3 d2-4 d2-5 m1-1 m1-2 m1-3 m1-4 m1-5

....

因此，要进行旋转，我必须沿着 d2 创建排名（即 1 到 5 - 这是我的列字段）。如果我总是有 5 个条目，但对于给定的 d1 值，偶尔 d2 的元素少于 5 个，这会很容易。

那么有人可以建议如何将排名添加到分组中，以便我有正确的列索引来执行旋转

我没有任何可使用的玩具数据或可比较的预期结果，但我认为您需要以下内容：

N = 1000
names = my_fake_data_loader()
grouped = names.groupby(['year', 'sex'])
grouped.apply(lambda g: g.sort_index(by='births', ascending=False).head(N))

这将给出每组的前 1000 个元素。