'DataFrameGroupBy' object has no attribute 'sort_values'怎么保存

您可以使用pandas的sort_values方法来对DataFrame进行排序，但是对于DataFrameGroupBy对象，您需要先使用apply方法将其转化为DataFrame，然后再进行排序。下面是一份示例代码：

import pandas as pd

# 假设您有一个DataFrame，按照某一列进行了分组
df = pd.DataFrame({'group': ['A', 'A', 'B', 'B'], 'value': [3, 1, 4, 2]})
grouped = df.groupby('group')

# 将每个分组内的数据排序，并保存为一个新的DataFrame
sorted_df = grouped.apply(lambda x: x.sort_values('value')).reset_index(drop=True)

在这个例子中，我们首先使用groupby方法将DataFrame按照'group'列进行分组，然后使用apply方法将每个分组内的数据进行排序。由于apply返回的是一个包含多个DataFrame的Series，我们需要使用reset_index方法将它们合并为一个新的DataFrame，并重置索引。最后，您可以使用to_csv或to_excel等方法将新的DataFrame保存为文件。

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AttributeError: 'DataFrameGroupBy' object has no attribute 'sort_values'

AttributeError: 'DataFrameGroupBy' object has no attribute 'sort_values'是一个错误提示，意味着在DataFrameGroupBy对象上调用了sort_values方法，但该对象并没有该属性或方法。

DataFrameGroupBy是pandas库中的一个对象，它表示对DataFrame进行分组后的结果。在分组操作后，我们可以对分组后的数据进行聚合、筛选等操作，但不支持直接使用sort_values方法进行排序。

如果你想对分组后的数据进行排序，可以使用agg方法对分组后的数据进行聚合操作，并在聚合操作中使用sort_values方法进行排序。例如：

grouped_data = df.groupby('column_name')
sorted_data = grouped_data.agg({'column_name': 'mean'}).sort_values('column_name')

这样就可以对分组后的数据按照指定列进行排序了。

'DataFrameGroupBy' object has no attribute 'sort_values'

在使用DataFrameGroupBy对象时，sort_values()方法可以用来对分组后的数据进行排序。如果出现了"'DataFrameGroupBy' object has no attribute 'sort_values'"的错误提示，可能是因为该方法在当前版本的pandas中不可用。可以尝试使用sort_index()或者apply()方法来代替sort_values()方法进行排序。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个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列进行分组
grouped = df.groupby('A')

# 对分组后的数据按照C列进行排序
sorted_group = grouped.apply(lambda x: x.sort_values(['C'], ascending=False))

# 输出排序后的结果
print(sorted_group)