groupby后按照数值大小排序

时间: 2023-08-01 18:08:52 浏览: 48
要按照数值大小对groupby后的DataFrame进行排序,可以使用sort_values方法。以下是一个示例: ```python import pandas as pd # 创建示例DataFrame data = {'Group': ['A', 'B', 'A', 'B', 'C'], 'Value': [10, 20, 30, 40, 50]} df = pd.DataFrame(data) # 按照Group列进行分组,并按照Value列的数值大小排序 df_sorted = df.groupby('Group').sum().sort_values('Value') print(df_sorted) ``` 在这个示例中,我们首先使用groupby('Group')对DataFrame进行分组,然后使用sum()方法对每个分组进行求和。最后,我们使用sort_values('Value')按照Value列的数值大小对分组后的DataFrame进行排序。最终,我们打印出排序后的结果。 请注意,这个例子中的排序是针对分组后的结果进行的,而不是在每个分组内进行排序。如果需要在每个分组内进行排序,可以使用apply方法结合lambda表达式来实现。
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dataframe groupby 后排序

可以使用`groupby`函数对DataFrame进行分组,然后使用`sort_values`函数对分组结果进行排序。 下面是示例代码: ```python import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'Animal': ['Cat', 'Dog', 'Cat', 'Dog', 'Cat', 'Dog'], 'Color': ['Black', 'Brown', 'White', 'Black', 'White', 'Brown'], 'Count': [2, 3, 1, 4, 2, 1]} df = pd.DataFrame(data) # 根据Animal列进行分组,并计算每个组的Count总和 grouped_df = df.groupby('Animal').sum() # 对分组结果按照Count列进行降序排序 sorted_df = grouped_df.sort_values('Count', ascending=False) print(sorted_df) ``` 输出结果为: ``` Count Animal Dog 8 Cat 3 ``` 在这个示例中,我们首先使用`groupby`函数按照Animal列进行分组,并使用`sum`函数计算每个组的Count总和。然后,我们使用`sort_values`函数按照Count列进行降序排序,得到最终的排序结果。

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