具有一个日期和三个不同值的数据框：我怎样才能得到中间的那个？
Dataframe with one date and three distinct values: how can I get the one in the middle?
我有一个数据框，其中包含两个应用程序的每日下载量。但是每天我有 3 个不同的下载数字：付费下载（最高值）、自然下载（最小值）和其他（中间值）。
它们没有标记，所以我唯一知道的是我需要对这三个值进行排序并得到中间的那个。原始数据集如下所示：
id
date
downloads
100
2018-01-05
2000
100
2018-01-05
45000
100
2018-01-05
44000
110
2018-01-05
3000
110
2018-01-05
7000
110
2019-01-05
8000
100
2018-01-06
9000
100
2019-01-06
77000
100
2020-01-06
75000
110
2018-01-06
1000
110
2019-01-06
6000
110
2020-01-06
9000
我需要的最终结果如下所示：
id
date
downloads
100
2018-01-05
44000
110
2018-01-05
7000
100
2018-01-06
75000
110
2018-01-06
6000
用groupby取第二个元素用nth:
df.groupby(['id', 'date'], as_index=False).nth(1)
我有一个数据框，其中包含两个应用程序的每日下载量。但是每天我有 3 个不同的下载数字：付费下载（最高值）、自然下载（最小值）和其他（中间值）。
它们没有标记，所以我唯一知道的是我需要对这三个值进行排序并得到中间的那个。原始数据集如下所示：
| id | date | downloads |
|---|---|---|
| 100 | 2018-01-05 | 2000 |
| 100 | 2018-01-05 | 45000 |
| 100 | 2018-01-05 | 44000 |
| 110 | 2018-01-05 | 3000 |
| 110 | 2018-01-05 | 7000 |
| 110 | 2019-01-05 | 8000 |
| 100 | 2018-01-06 | 9000 |
| 100 | 2019-01-06 | 77000 |
| 100 | 2020-01-06 | 75000 |
| 110 | 2018-01-06 | 1000 |
| 110 | 2019-01-06 | 6000 |
| 110 | 2020-01-06 | 9000 |
我需要的最终结果如下所示：
| id | date | downloads |
|---|---|---|
| 100 | 2018-01-05 | 44000 |
| 110 | 2018-01-05 | 7000 |
| 100 | 2018-01-06 | 75000 |
| 110 | 2018-01-06 | 6000 |
用groupby取第二个元素用nth:
df.groupby(['id', 'date'], as_index=False).nth(1)