df.groupby后排序

时间: 2023-08-26 21:15:33 浏览: 26
在pandas中,可以使用`groupby()`函数对DataFrame进行分组操作,并使用`sort_values()`函数对分组结果进行排序。 假设有一个包含学生信息的DataFrame,我们要按照班级进行分组,并按照平均成绩进行排序,可以按照以下步骤进行: 1. 导入pandas模块: ```python import pandas as pd ``` 2. 创建DataFrame: ```python df = pd.DataFrame({'name': ['Tom', 'Jerry', 'Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David'], 'class': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'], 'score': [80, 70, 90, 85, 75, 95]}) ``` 3. 按照班级进行分组,并计算平均成绩: ```python grouped = df.groupby('class')['score'].mean() ``` 这里我们按照`class`列进行分组,并计算每个组的平均成绩。 4. 对分组结果进行排序: ```python sorted_grouped = grouped.sort_values() ``` 这里我们使用`sort_values()`函数对分组结果进行排序,按照平均成绩升序排列。 5. 输出结果: ```python print(sorted_grouped) ``` 完整代码如下: ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({'name': ['Tom', 'Jerry', 'Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David'], 'class': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'], 'score': [80, 70, 90, 85, 75, 95]}) grouped = df.groupby('class')['score'].mean() sorted_grouped = grouped.sort_values() print(sorted_grouped) ``` 输出结果为: ``` class B 83.333333 A 81.666667 Name: score, dtype: float64 ``` 这里我们得到按照平均成绩升序排列的班级分组结果。

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df.groupby() 是 Pandas 中一种分组数据的操作方法。它可以将数据按照指定的列进行分组,然后对分组后的数据进行一些聚合操作。 用法: python df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False, **kwargs) 参数说明: - by:用于分组的列名或列名列表。如果传入列名列表,则按照传入的列名列表的顺序分组。 - axis:分组的轴,默认为 0(按行分组),可以设置为 1(按列分组)。 - level:多层索引时,用于指定在哪一层进行分组。 - as_index:是否将分组的列作为索引,默认为 True。 - sort:是否按照分组的键值进行排序,默认为 True。 - group_keys:是否在结果中包含分组的键值,默认为 True。 - squeeze:是否将单列分组的结果转换为 Series,默认为 False。 - observed:针对分类变量,如果为 True,则只对观察到的分类变量进行分组,否则对所有可能的分类变量进行分组。 示例: python import pandas as pd # 创建 DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'], 'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'], 'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], 'D': [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3] }) # 按照 A 列分组,并计算每组的均值 grouped = df.groupby('A').mean() print(grouped) 输出结果: C D A bar 4.000000 5.333333 foo 4.666667 5.000000 以上代码将 DataFrame 按照 A 列进行分组,然后对每组的 C 和 D 列求均值。
### 回答1: 可以使用sort_values()方法对groupby后的数据进行排序。例如,假设我们有一个DataFrame df,其中有两列group和value,我们想要按照group列进行分组,并按照value列进行排序,可以使用以下代码: df.groupby('group').apply(lambda x: x.sort_values('value')) 这将返回一个按照group列分组并按照value列排序的DataFrame。 ### 回答2: Pandas按groupby以后排序是指将数据按照某一分组的聚合方式进行排序。首先需要使用groupby()方法将数据根据某一列进行分组,然后使用sort_values()方法对每个分组内的数据进行排序。 例如,假设有一个数据集包含姓名、城市和收入等字段,现在需要按照城市分组后,按照收入进行排序。代码如下: import pandas as pd data = {'Name': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七', '周八', '孙九', '吴十'], 'City': ['北京', '上海', '北京', '上海', '北京', '上海', '北京', '上海'], 'Income': [12000, 15000, 10000, 8000, 20000, 18000, 9000, 11000]} df = pd.DataFrame(data) # 按照城市分组后,按照收入进行排序 df_sorted = df.groupby('City').apply(lambda x: x.sort_values(by=['Income'], ascending=False)).reset_index(drop=True) print(df_sorted) 首先使用groupby()方法对数据进行分组,x表示每个分组内的数据。然后在apply()方法内使用sort_values()方法对每个分组内的数据进行排序,by参数指定按照收入进行排序,ascending参数指定降序排列。最后使用reset_index()方法重置索引,drop参数表示删除原始索引。运行结果如下: Name City Income 0 钱七 北京 20000 1 张三 北京 12000 2 王五 北京 10000 3 吴十 上海 18000 4 李四 上海 15000 5 周八 上海 11000 6 孙九 上海 9000 7 赵六 上海 8000 可以看到,数据按照城市分组后,每个城市内按照收入进行排序,符合要求。 ### 回答3: pandas是一种用于数据处理和分析的Python库,这个库提供了一个强大的数据结构,即DataFrame,它类似于Excel电子表格,可以将数据存储在表格中,并进行各种操作,比如数据排序、分组、聚合等等。在数据分组时,可以使用groupby()函数对数据进行分组处理,而对分组处理的结果进行排序,则可以使用sort_values()函数。 sort_values()函数可以对DataFrame中的数据进行排序,其中可以指定要排序的列、排序方式(升序或降序)等参数。当我们使用groupby()函数按照某个列分组后,可以使用sort_values()函数对分组结果进行排序,从而得到某些分组的特定排序结果。 比如,我们有一个DataFrame数据,其中有两列数据:城市和销售额。我们可以使用groupby()函数将数据按城市分组,然后使用sort_values()函数按销售额从大到小排序,代码如下: import pandas as pd # 创建一个DataFrame数据 data = {'city': ['北京', '上海', '北京', '上海', '北京', '上海'], 'sales': [200, 300, 400, 500, 600, 700]} df = pd.DataFrame(data) # 按城市分组并且按销售额排序 result = df.groupby(['city']).apply(lambda x: x.sort_values(['sales'], ascending=False)) # 输出结果 print(result) 运行结果如下: city sales city 北京 4 北京 600 2 北京 400 0 北京 200 上海 5 上海 700 3 上海 500 1 上海 300 可以看到,按照城市分组后,每个城市的数据按销售额从大到小排序,并且输出结果也按城市分组输出。需要注意的是,在使用sort_values()函数时,需要将分组列加入到sort_values()函数的参数中。如果只对某一列排序,可以直接使用该列的名称作为参数,如果需要对多列排序,则需要将列名作为一个list传递给sort_values()函数的参数。 总之,pandas按groupby以后排序,需要使用sort_values()函数,并且需要指定要排序的列、排序方式等参数。这样就可以根据特定的排序方式对分组后的数据进行排序,得到特殊的排序结果。
可以按照以下方式修改代码,来实现对指定的定类数据的各类进行指定的两列定量都进行平均值处理,并根据每个类别和对应的中位数建立新的pandas DataFrame: python import pandas as pd # 原始数据 xy_df = pd.DataFrame({ 'city': ['Beijing', 'Beijing', 'Shanghai', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Guangzhou'], 'y_pre': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'AQI': [2, 4, 6, 8, 10, 12] }) # 按照city列分组,对y_pre和AQI列分别计算均值 mean_y_pre = xy_df.groupby('city')['y_pre'].mean() mean_aqi = xy_df.groupby('city')['AQI'].mean() # 将结果合并为一个DataFrame df_mean = pd.merge(mean_y_pre, mean_aqi, on='city') # 重命名列名 df_mean.columns = ['mean_y_pre', 'mean_aqi'] # 计算每个类别的中位数 median_y_pre = xy_df.groupby('city')['y_pre'].median() median_aqi = xy_df.groupby('city')['AQI'].median() # 将中位数结果合并到df_mean中 df_mean['median_y_pre'] = median_y_pre.values df_mean['median_aqi'] = median_aqi.values # 根据mean_y_pre列排序并取前10行 sorted_df = df_mean.sort_values('mean_y_pre').head(10) # 输出结果 print(sorted_df) 输出结果为: mean_y_pre mean_aqi median_y_pre median_aqi city Beijing 1.5 3.0 1.5 3 Shanghai 3.5 7.0 3.5 7 Guangzhou 5.5 11.0 5.5 11 这里的代码中,首先使用groupby()方法按照city列进行分组,然后对每个分组内的y_pre和AQI列进行平均值的计算。然后将计算结果合并为一个新的DataFrame,并重命名列名。接着计算每个类别的中位数,并将中位数结果合并到df_mean中。最后根据mean_y_pre列排序并取前10行,输出结果。

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