pandas groupby用法 sum排序

在pandas中，可以使用groupby函数对数据进行分组，并使用sum函数对指定列进行求和。根据您提供的代码样例，如果我们想要根据"交易类型"为1，对"消费金额"进行求和，并按照"用户"进行排序，可以使用以下步骤：

1. 首先，使用groupby函数对"用户"列进行分组，并选择"交易类型"为1的数据进行筛选：

grouped = df[df['交易类型'] == 1].groupby('user')

2. 然后，对分组后的数据应用sum函数进行求和操作：

sum_amount = grouped['消费金额'].sum()

3. 最后，使用sort_values函数对求和结果进行排序，按照降序排列：

sorted_sum = sum_amount.sort_values(ascending=False)

这样，sorted_sum将包含根据"用户"分组后，根据"交易类型"为1的"消费金额"列进行求和，并按照求和结果进行降序排序的结果。

请注意，上述步骤中的每一步都是基于pandas库进行处理，并根据您提供的引用内容[1]和来解答您的问题。