pandas groupby分组后按照两个条件排序

`pandas` 库中的 `groupby` 方法允许对数据进行分组操作，之后可以对分组结果进行聚合、转换或者过滤。如果你想要在分组之后按照两个条件进行排序，你可以使用 `sort_values` 方法。以下是如何实现这一操作的步骤：

1. 使用 `groupby` 方法对数据进行分组。
2. 对分组结果应用聚合函数，得到一个聚合后的数据框。
3. 使用 `sort_values` 方法，传入需要排序的列名列表。

例如，假设有一个包含 'department' 和 'sales' 列的 DataFrame，我们想要按照 'department' 进行分组，并且在每个分组内部先按照 'sales' 降序排序，然后再按照某列 'employee' 升序排序，代码可能如下所示：

import pandas as pd

# 假设df是已经存在的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'department': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
    'employee': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave', 'Eve', 'Frank'],
    'sales': [100, 200, 300, 400, 500, 600]
})

# 使用groupby分组，并按照两个条件排序
result = df.sort_values(by=['department', 'sales', 'employee'], ascending=[True, False, True]).reset_index(drop=True)

在这个例子中，`by` 参数接收了一个列表，列表中指定了按照 'department' 升序、'sales' 降序和 'employee' 升序这三个条件进行排序。`ascending` 参数是一个与 `by` 参数对应的布尔值列表，用于指定每个条件的排序方向。