dataframe数据类型，使用groupby分类，分完类后，按照类别中的最大值再对类别排序

您可以使用以下代码来完成您的需求：

# 假设您要对 DataFrame df 按照列 col 进行分类，并按照该列中的最大值排序
# 首先使用 groupby 分类，然后使用 max() 求出每组中 col 列的最大值
grouped = df.groupby('col').max()

# 最后使用 sort_values 对最大值进行排序，ascending=False 表示降序排列
result = grouped.sort_values('col', ascending=False)

请根据您的实际情况修改代码中的变量名和列名。

相关问题

不是的，我需要按照name列分组，分组后按照re列的最大值对这些类别就行排序

非常抱歉，我理解错误了。以下是您可以使用的代码：

# 假设您要对 DataFrame df 按照列 name 进行分类，并按照该组中的列 re 的最大值排序
# 首先使用 groupby 分类，然后使用 max() 求出每组中 re 列的最大值
grouped = df.groupby('name').max()['re']

# 最后使用 sort_values 对最大值进行排序，ascending=False 表示降序排列
result = grouped.sort_values(ascending=False)

注意，这里先对 `df` 进行 `groupby` 分组，然后使用 `max()` 求出每个分组中 `re` 列的最大值，再对这些最大值进行排序。最后的结果是一个 Series 类型的数据，其中索引是分组的 `name` 值，值是分组中 `re` 列的最大值。

DataFrame函数

DataFrame函数是Pandas库中用于创建和操作数据框（DataFrame）的函数集合。DataFrame是一种二维表格数据结构，可以看作是由多个Series组成的字典。DataFrame函数包括创建DataFrame、对DataFrame进行基本操作（如选取、过滤、排序等）、对DataFrame进行聚合操作（如分组、汇总等）等。通过DataFrame函数，可以方便地对数据进行处理和分析。

以下是一些常用的DataFrame函数：
- pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None)：创建一个DataFrame对象。
- df.head(n=5)：返回DataFrame的前n行。
- df.tail(n=5)：返回DataFrame的后n行。
- df.info()：返回DataFrame的基本信息，包括每列的数据类型、非空值数量等。
- df.describe()：返回DataFrame的基本统计信息，包括每列的均值、标准差、最小值、最大值等。
- df.dropna()：删除DataFrame中包含缺失值的行或列。
- df.groupby(by=None, axis=0)：按照指定的列或行进行分组。
- df.merge(right, how='inner', on=None)：将两个DataFrame按照指定的列进行合并。