给DF分组后按照包含['工资', '离补', '奖金', '差异']的名排序print

假设你的DF叫做 `df`，可以按照以下步骤进行分组、筛选和排序：

# 按照包含指定词汇的列进行分组
grouped = df.groupby(df.columns.str.contains('工资|离补|奖金|差异'), axis=1)

# 获取包含指定词汇的列
selected_cols = [col for col in df.columns if any(word in col for word in ['工资', '离补', '奖金', '差异'])]

# 对包含指定词汇的列进行排序
sorted_df = df[selected_cols].sort_values(by=selected_cols, ascending=False)

# 打印排序后的结果
print(sorted_df)

其中，`groupby` 函数可以按照指定的条件对数据进行分组，这里使用了 `df.columns.str.contains('工资|离补|奖金|差异')` 来表示需要按照包含 `'工资'`、`'离补'`、`'奖金'`、`'差异'` 这四个词汇的列进行分组。

接着，我们使用 `any(word in col for word in ['工资', '离补', '奖金', '差异'])` 来筛选出包含指定词汇的列，并将其存入 `selected_cols` 变量中。

最后，我们使用 `sort_values` 函数对包含指定词汇的列进行排序，使用 `ascending=False` 来表示按照降序排列。

最终，我们将排序后的结果打印出来。

相关问题

给DF分组后按照包含关键字['工资', '离补', '奖金', '差异']的名排序print

以下是按照包含关键字['工资', '离补', '奖金', '差异']的名排序输出的代码：

# 假设 DF 是一个包含数据的 DataFrame 对象
df_grouped = DF.groupby('名')

# 按照包含关键字['工资', '离补', '奖金', '差异']的名排序输出
for name, group in sorted(df_grouped, key=lambda x: any(keyword in x[0] for keyword in ['工资', '离补', '奖金', '差异'])):
    if any(keyword in name for keyword in ['工资', '离补', '奖金', '差异']):
        print(name)
        print(group)

这段代码首先将 DF 按照名分组，然后使用 `sorted` 函数对分组后的结果进行排序，排序规则是根据名字是否包含关键字['工资', '离补', '奖金', '差异']，如果包含则排在前面，否则排在后面。最后遍历排序后的结果，对于包含关键字的名字，输出名字和对应的数据组。

给DF分组后按照包含关键字['工资', '离补', '奖金', '差异']的表名排序print

假设你已经将所有数据表的名称存储在一个名为 `table_names` 的列表中，并且你已经将这些表名按照 DF 数据库中的默认顺序进行了排序。下面是一种实现方式：

# 定义包含关键字的列表
keywords = ['工资', '离补', '奖金', '差异']

# 定义一个空列表，用于存储包含关键字的表名
relevant_tables = []

# 遍历每个表名
for table_name in table_names:
    # 如果表名包含任一关键字，就将其添加到 relevant_tables 列表中
    if any(keyword in table_name for keyword in keywords):
        relevant_tables.append(table_name)

# 将 relevant_tables 列表按照字母顺序进行排序
relevant_tables.sort()

# 输出结果
print(relevant_tables)

这段代码首先定义了一个包含关键字的列表。然后，它创建了一个空列表 `relevant_tables`，用于存储包含关键字的表名。接下来，它遍历所有表名，并检查每个表名是否包含任一关键字。如果是，就将该表名添加到 `relevant_tables` 列表中。最后，代码使用 `sort()` 方法按照字母顺序对 `relevant_tables` 列表进行排序，并将排序后的结果打印出来。