python groupby paixu

要对Python中的数据进行分组排序，可以使用`groupby`和`sort_values`函数。

首先，使用`groupby`函数对数据进行分组。可以按照特定的列（例如`job`）对数据进行分组。下面是一个示例代码：

df.groupby(['job'])

这将返回一个分组后的DataFrame对象。

接下来，可以使用`sort_values`函数对每个分组进行排序。可以选择按照特定列的值（例如`count`）进行排序。下面是一个示例代码：

df.sort_values(['job', 'count'], ascending=False)

这将按照`job`列的值进行分组，并按照`count`列的值进行降序排序。

如果你想要按照多个列进行排序，可以将这些列作为`sort_values`函数的参数传入，并指定它们的排序顺序。

最后，你还可以使用`head`函数选择每个分组的前几行数据。例如，如果你想选择每个`job`组中的前3行数据，可以使用以下代码：

df.sort_values(['job', 'count'], ascending=False).groupby('job').head(3)

至此，你可以使用以上代码对数据进行分组排序。记得根据自己的具体需求进行适当的修改。

相关问题

python groupby 排序

可以使用`groupby`函数来对列表进行排序。`groupby`函数通常与`sorted`函数一起使用。

首先，你需要使用`sorted`函数对列表进行排序。然后，你可以使用`groupby`函数来按指定条件分组。

下面是一个示例代码，展示如何使用`groupby`函数对列表进行排序：

from itertools import groupby

# 示例列表
lst = [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4]

# 对列表进行排序
sorted_lst = sorted(lst)

# 使用groupby按值分组
groups = groupby(sorted_lst)

# 打印分组结果
for key, group in groups:
    print(key, list(group))

这段代码将输出以下结果：

1 [1, 1]
2 [2, 2]
3 [3, 3]
4 [4, 4]

python groupby分组后排序

你可以使用 pandas 库中的 groupby() 函数对数据进行分组, 然后使用 sort_values() 函数对分组后的数据进行排序。

import pandas as pd

# 创建数据
data = {'name':['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve', 'Frank'], 
        'age':[25, 31, 35, 19, 45, 27], 
        'city':['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'New York', 'Chicago', 'Chicago']}
df = pd.DataFrame(data)

# 分组并排序
df.groupby('city').apply(lambda x: x.sort_values(by='age'))

上面的代码对 city 列进行分组, 然后对每个分组按照 age 列进行排序。