给分组后的df表名排序

时间: 2023-06-12 13:07:45 浏览: 45
你可以使用 pandas 库的 `sort_values()` 方法对分组后的 DataFrame 进行排序。下面是一个示例代码: ```python import pandas as pd # 假设你已经按照某一列分组后得到了一个名为 grouped_df 的 DataFrame # 对分组后的 DataFrame 进行排序,以 group_name 和 table_name 两列作为排序关键字 sorted_df = grouped_df.sort_values(by=['group_name', 'table_name']) # 输出排序后的 DataFrame print(sorted_df) ``` 在这个示例代码中,我们假设你已经按照某一列分组后得到了一个名为 `grouped_df` 的 DataFrame。然后,我们使用 `sort_values()` 方法对 `grouped_df` 进行排序,其中 `by=['group_name', 'table_name']` 表示我们要以 `group_name` 和 `table_name` 两列作为排序关键字。最后,我们将排序后的结果存储到一个名为 `sorted_df` 的 DataFrame 中,并打印输出。
相关问题

给DF分组后按照包含关键字['工资', '离补', '奖金', '差异']的表名排序print

假设DF是一个包含表名的DataFrame,你可以按照以下步骤进行分组、匹配关键字、排序和打印: ```python # 导入必要的库 import pandas as pd # 假设DF是一个包含表名的DataFrame # 对表名进行分组 grouped = DF.groupby('表名') # 匹配关键字,筛选出包含关键字的表名 keyword = ['工资', '离补', '奖金', '差异'] matched = [] for name, group in grouped: for k in keyword: if k in name: matched.append(name) break # 对匹配到的表名进行排序 matched = sorted(matched) # 打印结果 for name in matched: print(name) ``` 这段代码首先对表名进行分组,然后在每个组中匹配关键字,将匹配到的表名存储在一个列表中,并对列表进行排序,最后打印结果。

python有没有df分组后 group sort 函数,可以根据group中的表名中包含的关键字(工资、奖金、离补和差异)的固定顺序把每个df排序

是的,你可以使用 Pandas 库中的 groupby 和 apply 方法来实现这个功能。首先,使用 groupby 将 DataFrame 按照指定的列进行分组,然后使用 apply 将每个分组中的 DataFrame 进行排序。下面是一个示例代码: ```python import pandas as pd # 创建一个示例 DataFrame data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Bob', 'Alice', 'Emma', 'John'], 'salary': [5000, 6000, 8000, 7000, 9000, 10000], 'bonus': [2000, 1500, 3000, 2500, 4000, 5000], 'allowance': [1000, 800, 1200, 1100, 1300, 1500], 'difference': [500, 400, 600, 550, 650, 700]} df = pd.DataFrame(data) # 定义排序规则 order = ['salary', 'bonus', 'allowance', 'difference'] # 定义排序函数 def sort_group(group): return group.sort_values(by=order) # 按照关键字分组并排序 result = df.groupby(df.columns.str.contains('|'.join(order)), axis=1) \ .apply(sort_group).reset_index(drop=True) print(result) ``` 在这个示例代码中,我们首先定义了要排序的关键字顺序(即 `order` 列表)。然后,使用 Pandas 的 `groupby` 方法将 DataFrame 按照包含关键字的列进行分组。`df.columns.str.contains('|'.join(order))` 用于判断每列是否包含关键字,并返回一个布尔型的 DataFrame。最后,使用 `apply` 方法将每个分组中的 DataFrame 进行排序,并使用 `reset_index` 方法将索引重置为默认值。

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