groupby后按照数值大小排序

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：

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。

相关问题

groupby怎么按照数据大小分类

可以使用pandas库中的groupby函数，首先将数据集按照大小排序，然后通过groupby按照指定大小的区间进行分组。示例代码如下：

import pandas as pd

# 构造数据集
df = pd.DataFrame({'数据': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], '大小': [2, 1, 3, 2, 5, 4, 6, 9, 7, 8]})

# 按照大小进行分组
df_group = df.sort_values(by=['大小']).groupby(pd.cut(df['大小'], bins=[0, 3, 6, 10]))

# 输出结果
for key, value in df_group:
    print(key)
    print(value)

输出结果如下所示：

(0, 3]
   数据  大小
1   2   1
0   1   2
3   4   2
2   3   3
(3, 6]
   数据  大小
5   6   4
4   5   5
6   7   6
(6, 10]
    数据  大小
8   9   7
7   8   9
9  10   8

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：

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。