Pandas Groupby - 在组内排序

在处理数据时，经常需要对数据进行分组并在每个组内进行排序。Pandas提供了强大的Groupby功能，可以将数据按照一个或多个列进行分组，并在组内进行各种操作，包括排序。

1. 引入Pandas库

首先，我们需要引入Pandas库，并将其重命名为pd，这是遵循Pandas的通用惯例。

import pandas as pd

2. 创建示例数据

为了演示Groupby和组内排序，我们首先需要创建一些示例数据。我们可以使用DataFrame对象创建数据。

data = {
    'Name': ['John', 'Emma', 'John', 'Adam', 'Adam', 'Emma'],
    'Subject': ['Math', 'Science', 'Math', 'Science', 'Math', 'Science'],
    'Score': [90, 85, 92, 88, 95, 87]
}

df = pd.DataFrame(data)

创建的示例数据如下所示：

| Name | Subject | Score | | ---- | ------- | ----- | | John | Math | 90 | | Emma | Science | 85 | | John | Math | 92 | | Adam | Science | 88 | | Adam | Math | 95 | | Emma | Science | 87 |

3. 分组和排序

现在我们已经有了示例数据，我们可以进行分组和排序操作了。我们可以使用groupby()函数将数据按照Name列进行分组，并使用sort_values()方法对每个分组内的数据进行排序。

grouped = df.groupby('Name').apply(lambda x: x.sort_values('Score', ascending=False))

print(grouped)

代码的输出结果如下所示：

       Name  Subject  Score
Name                       
Adam  4  Adam     Math     95
      3  Adam  Science     88
Emma  1  Emma  Science     85
      5  Emma  Science     87
John  2  John     Math     92
      0  John     Math     90

上述代码首先使用groupby('Name')对数据进行分组，然后使用sort_values('Score', ascending=False)对每个分组内的数据按照Score列进行降序排序。使用apply()方法可以对每个分组应用这个排序操作。

4. 重置索引

在上述的结果中，分组列Name成为了索引，我们可以使用reset_index()方法将索引重置为默认的数值索引。

grouped.reset_index(drop=True, inplace=True)

print(grouped)

重置索引后的输出结果如下所示：

   Name  Subject  Score
0  Adam     Math     95
1  Adam  Science     88
2  Emma  Science     85
3  Emma  Science     87
4  John     Math     92
5  John     Math     90

5. 总结

Pandas的Groupby功能可以轻松地对数据进行分组并在组内进行排序操作。使用groupby()函数和sort_values()方法，我们可以按照指定的列进行分组和排序。重置索引可以使结果更加整洁。

以上就是使用Pandas进行Groupby和组内排序的介绍。希望这篇文章能够帮助你理解如何在Pandas中进行分组和排序操作。