如果你想按每个“武装”的总数排序，y首先需要合并将计数与groupby.transform合并：

import numpy as np

order = np.lexsort([df['signs_of_mental_illness'],
                    -df.groupby('armed')['count'].transform('sum')])

out = df.iloc[order]

字符串
备选方案：

out = (df.assign(total=df.groupby('armed')['count'].transform('sum'))
         .sort_values(by=['total', 'signs_of_mental_illness'], 
                      ascending=[False, True])
         .drop(columns='total')
       )

型
输出量：

armed  signs_of_mental_illness  count
0         gun                    False    628
1         gun                     True    155
2       knife                    False    142
4       knife                     True     84
3     vehicle                    False    104
5  metal pole                     True      1
6  metal rake                     True      1

型

您可以使用sort_values方法通过指定多个列进行排序来实现所需的排序。在您的情况下，您应该首先基于“armed”列按降序对序列框进行排序，以便每个“armed”类别的最高计数位于顶部。接下来，按“signs_of_mental_illness”列按降序排序（'True' before 'False'）.最后，按'count'列降序排序。
下面是基于上述解释的代码：

sorted_dataframe = your_dataframe.sort_values(by=['armed', 'signs_of_mental_illness', 'count'], ascending=[False, False, False])

字符串
因此，您的排序后的框架将显示如下：

armed      signs_of_mental_illness  count
0    gun                 False            628
1    gun                 True             155
2    knife               False            142
4    knife               True             84
3    vehicle             False            104
6    metal pole          True             1
7    metal rake          True             1

型