Dataframe groupby 按多列值排序 - Python

在使用Pandas处理数据时，经常需要按照多列值排序。这篇文章介绍如何使用groupby函数进行多列排序

创建示例数据

import pandas as pd

data = {'store':['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
        'product':['apple', 'orange', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana'],
        'sales':[12, 15, 20, 10, 18, 25, 8, 12, 15]}

df = pd.DataFrame(data)

简单的排序

首先，我们来看一下如何按照单列排序：

df.sort_values('sales')

这将按照sales列的值进行升序排序。

按多列值排序

如果我们想按照多列值排序，可以使用groupby函数。例如，我们想按照store和product两列排序：

df.groupby(['store', 'product']).sum().reset_index().sort_values(['store', 'sales'], ascending=[True, False])

这个方法的步骤如下：

1. 使用groupby函数按照store和product两列进行分组，并使用sum函数对销售额进行求和。
2. 使用reset_index函数将分组后的数据重新设置索引。
3. 使用sort_values函数将数据按照store和sales两列进行排序，store列为升序，sales列为降序。

现在，我们已经对示例数据进行了排序，并且能够按照需要根据多列的值来进行排序。

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# Dataframe groupby 按多列值排序 - Python

在使用Pandas处理数据时，经常需要按照多列值排序。这篇文章介绍如何使用groupby函数进行多列排序

## 创建示例数据

```python
import pandas as pd

data = {'store':['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
        'product':['apple', 'orange', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana'],
        'sales':[12, 15, 20, 10, 18, 25, 8, 12, 15]}

df = pd.DataFrame(data)

简单的排序

首先，我们来看一下如何按照单列排序：

df.sort_values('sales')

这将按照sales列的值进行升序排序。

按多列值排序

如果我们想按照多列值排序，可以使用groupby函数。例如，我们想按照store和product两列排序：

df.groupby(['store', 'product']).sum().reset_index().sort_values(['store', 'sales'], ascending=[True, False])

这个方法的步骤如下：

1. 使用groupby函数按照store和product两列进行分组，并使用sum函数对销售额进行求和。
2. 使用reset_index函数将分组后的数据重新设置索引。
3. 使用sort_values函数将数据按照store和sales两列进行排序，store列为升序，sales列为降序。

现在，我们已经对示例数据进行了排序，并且能够按照需要根据多列的值来进行排序。