pandas groupby分组后排序

你可以使用`.sort_values()`方法对分组后的数据进行排序。例如，假设你有一个DataFrame `df`，其中包含`group`和`value`两列，你想按`group`分组并按`value`进行排序，代码如下：

df.groupby('group').apply(lambda x: x.sort_values('value'))

这将返回一个按`group`分组并按`value`排序的新DataFrame。注意，`.sort_values()`方法默认是升序排序，如果需要降序排序，可以指定`ascending=False`参数。

相关问题

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。

python groupby分组后排序

你可以使用 pandas 库中的 groupby() 函数对数据进行分组, 然后使用 sort_values() 函数对分组后的数据进行排序。

import pandas as pd

# 创建数据
data = {'name':['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve', 'Frank'], 
        'age':[25, 31, 35, 19, 45, 27], 
        'city':['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'New York', 'Chicago', 'Chicago']}
df = pd.DataFrame(data)

# 分组并排序
df.groupby('city').apply(lambda x: x.sort_values(by='age'))

上面的代码对 city 列进行分组, 然后对每个分组按照 age 列进行排序。