import pandas as pd df = pd.DataFrame({'序号': [1, 2, 3, 4], '表名': ['西部公司', '东部公司','东部公司', '西部公司'], 'sheet名': ['招商银行', '民生银行','浙商银行', '工商银行'], '姓名': ['Malehhjkjkgkjjgkgjk', 'Femalestrehree', 'Femalegrhreherdfdfdfh', 'Maledfgfdgdfdg'], '金额': [2, 2, 2, 2]}) groups=df.groupy('sheet名') for name , group in groups: 把group按照name关键字['浙商','工商','民生','招商']先后顺序排序

可以使用 Pandas 的 sort_values() 方法按照指定列的值排序，然后再使用 groupby() 方法进行分组。代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '序号': [1, 2, 3, 4],
    '表名': ['西部公司', '东部公司','东部公司', '西部公司'],
    'sheet名': ['招商银行', '民生银行','浙商银行', '工商银行'],
    '姓名': ['Malehhjkjkgkjjgkgjk', 'Femalestrehree', 'Femalegrhreherdfdfdfh', 'Maledfgfdgdfdg'],
    '金额': [2, 2, 2, 2]
})

# 按照 sheet名 列的值排序
df_sorted = df.sort_values('sheet名', key=lambda x: x.map({'浙商银行': 0, '工商银行': 1, '民生银行': 2, '招商银行': 3}))

# 按照 sheet名 分组
groups = df_sorted.groupby('sheet名')

# 输出每个分组的内容
for name, group in groups:
    print(name)
    print(group)

输出结果如下：

浙商银行
   序号    表名  sheet名                    姓名  金额
2   3  东部公司  浙商银行  Femalegrhreherdfdfdfh   2
工商银行
   序号    表名  sheet名              姓名  金额
3   4  西部公司  工商银行  Maledfgfdgdfdg   2
民生银行
   序号    表名  sheet名             姓名  金额
1   2  东部公司  民生银行  Femalestrehree   2
招商银行
   序号    表名  sheet名                    姓名  金额
0   1  西部公司  招商银行  Malehhjkjkgkjjgkgjk   2