pandas 基于层次结构的Groupby多列排序

vfh0ocws 于 2023-03-06 发布在其他

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我正在尝试按列的层次结构/顺序对groupby的结果进行排序。
Dataframe 示例：

df = pd.DataFrame({'A':['A1','A1','A1','A2','A2','A2','A1','A1'],
                   'B':['B2','B1','B1','B1','B1','B2','B2','B2'],
                   'C':['C1','C3','C1','C3','C2','C2','C1','C3'],
                   'V':[100,240,110,120,50,60,40,40]})

然后执行groupby操作：

df.groupby(['A','B','C']).agg({'V':'sum'}).sort_values(by=['A','V','B','V'],ascending=[False,False,False,False])

输出：

V
A   B   C   
A2  B1  C3  120
    B2  C2  60
    B1  C2  50
A1  B1  C3  240
    B2  C1  140
    B1  C1  110
    B2  C3  40

然而，我想要的是A1应该首先基于它自己的总值排序（不管B和C值如何），然后B基于它自己的总值排序。
因此输出应该如下所示：

V
A   B   C   
A1  B1  C3  240
    B1  C1  110
    B2  C1  140
    B2  C3  40
A2  B1  C3  120
    B1  C2  50
    B2  C2  60

如果我能解释清楚就告诉我。

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/75599546/groupby-multi-column-sort-based-on-hierarchy

2条答案

按热度按时间

vuktfyat1#

df = pd.DataFrame({'A':['A1','A1','A1','A2','A2','A2','A1','A1'],
                   'B':['B2','B1','B1','B1','B1','B2','B2','B2'],
                   'C':['C1','C3','C1','C3','C2','C2','C1','C3'],
                   'V':[100,240,110,120,50,60,40,40]})



aa = df.groupby(['A','B','C']).sum()
print(aa)

"""
            V
A  B  C      
A1 B1 C1  110
      C3  240
   B2 C1  140
      C3   40
A2 B1 C2   50
      C3  120
   B2 C2   60

"""

t1= (
    df.groupby(['A','B','C']).sum().sort_values(['V','C'],ascending=False)
    .sort_index(level=[0,1],sort_remaining = False)
    )

print(t1)

"""
            V
A  B  C      
A1 B1 C3  240
      C1  110
   B2 C1  140
      C3   40
A2 B1 C3  120
      C2   50
   B2 C2   60

"""

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aelbi1ox2#

IIUC，您希望同时按A、B和V列进行排序

out = (df.groupby(['A','B','C']).agg({'V':'sum'})
       .sort_values(by=['A','B','V'], ascending=[True,True,False]))

print(out)

            V
A  B  C
A1 B1 C3  240
      C1  110
   B2 C1  140
      C3   40
A2 B1 C3  120
      C2   50
   B2 C2   60

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