`groupby` 后如何对数据进行排序？

在使用 `groupby` 对数据进行分组后，如果需要对每个分组内部的数据进行排序，可以在分组之后使用 `apply` 方法结合一个排序函数。下面是一个使用 Python 中的 pandas 库进行操作的例子：

首先，需要导入 pandas 库，并准备数据：

import pandas as pd

# 假设有一个DataFrame df
data = {
    'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    'value': [10, 20, 15, 5, 25, 10]
}
df = pd.DataFrame(data)

然后，可以使用 `groupby` 对数据进行分组，并使用 `apply` 方法结合 `lambda` 函数对每个分组进行排序：

# 按照 'category' 列进行分组，并对每个分组的 'value' 列进行排序
sorted_df = df.groupby('category')['value'].apply(lambda x: sorted(x)).reset_index()

# 输出排序后的结果
print(sorted_df)

或者，也可以先对整个 DataFrame 进行排序，然后进行分组：

# 先对整个 DataFrame 按照 'value' 列进行排序
df_sorted = df.sort_values('value')

# 再按照 'category' 列进行分组
sorted_grouped = df_sorted.groupby('category')

# 输出分组并排序后的结果
print(sorted_grouped)

以上两种方法可以根据需要选择，第一种方法会在每个分组内部进行排序，而第二种方法则是按照 'value' 列的整体排序结果再进行分组。