pandas的groupby排序

在pandas库中，`groupby()`函数是一个非常强大的工具，它允许你按照一列或多列对数据集进行分组，并对每个组应用各种统计计算。如果你想要对分组后的数据进行排序，可以使用`groupby().apply()`结合`sort_values()`方法。

例如：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame
df_grouped = df.groupby('column_to_group').apply(lambda group: group.sort_values(by='another_column', ascending=False))

# 这里，我们首先按'column_to_group'列进行分组，然后对每个小组内部，依据'another_column'列进行降序排序。

如果你想在组内保持原始顺序，可以传递`keep='first'`或`keep='last'`给`sort_values()`。默认情况下，如果`ascending=False`表示降序，那么`keep='first'`将保留每个组的第一个值；反之则保留最后一个。

相关问题

pandas groupby 排序

在Pandas库中，`groupby`是一个强大的功能，用于数据分组并进行聚合操作。如果你想对分组后的结果进行排序，可以结合`sort_values`方法一起使用。`groupby`通常与`agg`（聚合）或类似的方法配合，对每个分组应用一个或多个函数，然后对结果按照特定的列进行排序。

以下是如何使用`groupby`和`sort_values`的基本步骤：

1. 使用`groupby`方法根据一个或多个列对数据集进行分组。
2. 选择一个聚合函数，如`mean`, `sum`, `count`, `min`, `max`, 或自定义函数。
3. 应用聚合函数到每个组。
4. 如果需要，使用`sort_values`对分组后的结果按指定列进行排序。

例如，假设你有一个包含`df`的数据帧，你想按某列`column_to_group`进行分组，然后按另一列`column_to_sort`排序，你可以这样做：

grouped = df.groupby('column_to_group')
sorted_df = grouped.agg({'column_to_aggregate': 'mean', 'other_column': 'count'}).sort_values('column_to_sort', ascending=False)

在这个例子中：
- `'column_to_group'`是你想分组的列。
- `'column_to_aggregate'`是你要计算平均值的列。
- `'other_column'`可能是另一个你想要计数的列。
- `ascending=False`表示降序排序，如果想升序排序则改为`ascending=True`。

pandas groupby分组后排序

你可以使用`.sort_values()`方法对分组后的数据进行排序。例如，假设你有一个DataFrame `df`，其中包含`group`和`value`两列，你想按`group`分组并按`value`进行排序，代码如下：

df.groupby('group').apply(lambda x: x.sort_values('value'))

这将返回一个按`group`分组并按`value`排序的新DataFrame。注意，`.sort_values()`方法默认是升序排序，如果需要降序排序，可以指定`ascending=False`参数。