有没有 group sort 函数，可以根据group中的name排序

可以使用Python的`groupby()`函数和`sorted()`函数来实现按照`name`排序的`group sort`函数，示例代码如下：

from itertools import groupby

def group_sort(groups):
    # 先按照 name 排序
    groups = sorted(groups, key=lambda x: x['name'])
    # 使用 groupby 分组
    grouped = groupby(groups, key=lambda x: x['name'])
    # 对每个组内的元素进行排序
    result = []
    for key, group in grouped:
        result.extend(sorted(list(group), key=lambda x: x['name']))
    return result

这个函数接受一个包含多个字典的列表 `groups`，每个字典包含一个`name`属性和其它属性。函数将列表按照`name`属性排序后，使用`groupby()`函数将具有相同`name`属性的字典分为一组，并对每个组内的元素按照`name`属性排序，最后将所有组的元素合并为一个新的列表并返回。

相关问题

有没有 group sort 函数，可以根据group中的表名排序

在 SQL 中，你可以使用 GROUP BY 子句对数据进行分组，并使用 ORDER BY 子句对分组后的数据进行排序。但是，如果你想要按照分组的名称进行排序，则需要使用 GROUP BY 和 ORDER BY 结合使用，并且必须使用子查询。以下是一个示例 SQL 查询，用于按照分组名称对表进行排序：

SELECT table_name
FROM (
  SELECT table_name, COUNT(*) AS count
  FROM information_schema.columns
  GROUP BY table_name
) AS t
ORDER BY table_name ASC;

在上面的示例中，我们首先使用子查询将表名和每个表中列的数量进行分组，然后使用 ORDER BY 子句对分组后的表名进行排序。请注意，我们必须将子查询包装在一个 FROM 子句中，并为子查询提供一个别名（在本例中为“t”），以便可以对其进行排序。

python有没有df分组后 group sort 函数，可以根据group中的表名中包含的关键字（工资、奖金、离补和差异）的固定顺序把每个df排序

是的，你可以使用 Pandas 库中的 groupby 和 apply 方法来实现这个功能。首先，使用 groupby 将 DataFrame 按照指定的列进行分组，然后使用 apply 将每个分组中的 DataFrame 进行排序。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Bob', 'Alice', 'Emma', 'John'],
        'salary': [5000, 6000, 8000, 7000, 9000, 10000],
        'bonus': [2000, 1500, 3000, 2500, 4000, 5000],
        'allowance': [1000, 800, 1200, 1100, 1300, 1500],
        'difference': [500, 400, 600, 550, 650, 700]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义排序规则
order = ['salary', 'bonus', 'allowance', 'difference']

# 定义排序函数
def sort_group(group):
    return group.sort_values(by=order)

# 按照关键字分组并排序
result = df.groupby(df.columns.str.contains('|'.join(order)), axis=1) \
    .apply(sort_group).reset_index(drop=True)

print(result)

在这个示例代码中，我们首先定义了要排序的关键字顺序（即 `order` 列表）。然后，使用 Pandas 的 `groupby` 方法将 DataFrame 按照包含关键字的列进行分组。`df.columns.str.contains('|'.join(order))` 用于判断每列是否包含关键字，并返回一个布尔型的 DataFrame。最后，使用 `apply` 方法将每个分组中的 DataFrame 进行排序，并使用 `reset_index` 方法将索引重置为默认值。