dataframe groupby 后排序
时间: 2023-08-24 07:05:04 浏览: 43
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:
```python
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。
相关问题
dataframe groupby 排序
在使用DataFrame的groupby函数进行分组排序时,可以按照指定的列顺序进行排序。首先,可以使用sort_values函数对DataFrame进行排序,以确保数据按照预期的顺序排列。例如,可以使用以下代码对DataFrame按照c2列进行排序:
test_df = test_df.sort_values(by=['c2'])
<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Dataframe GroupBy的顺序错误](https://blog.csdn.net/turkeym4/article/details/105119749)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [数据分析——python,pandas:DataFrame对象(groupby函数的使用)排序](https://blog.csdn.net/weixin_42887138/article/details/117676527)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
python dataframe的group by 排序
在Python中,可以使用pandas库中的DataFrame进行group by操作,并使用sort_values()方法对结果进行排序。下面是一个例子:
假设我们有一个DataFrame df,其中包含了学生的成绩信息,如下所示:
| 姓名 | 科目 | 成绩 |
|------|------|------|
| 张三 | 语文 | 85 |
| 张三 | 数学 | 90 |
| 李四 | 语文 | 75 |
| 李四 | 数学 | 80 |
我们可以对该DataFrame进行group by操作,以姓名为键,计算每个学生的总分数,代码如下:
``` python
df.groupby('姓名')['成绩'].sum()
```
输出结果为:
```
姓名
张三 175
李四 155
Name: 成绩, dtype: int64
```
我们还可以使用sort_values()方法对结果进行排序,例如按照总分数从高到低进行排序,代码如下:
``` python
df.groupby('姓名')['成绩'].sum().sort_values(ascending=False)
```
输出结果为:
```
姓名
张三 175
李四 155
Name: 成绩, dtype: int64
```
注意,我们需要在groupby之后,对所得到的分组结果进行排序,而不是对原始的DataFrame进行排序。