按组对pandas数据帧进行排序并保持所需的顺序
创始人
2024-09-02 20:31:35
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要按组对pandas数据帧进行排序并保持所需的顺序,可以使用sort_values方法和groupby方法的组合。

下面是一个示例代码:

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
df = pd.DataFrame({'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                   'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

# 定义所需的顺序
order = ['B', 'C', 'A']

# 按组对数据帧进行排序并保持所需的顺序
df_sorted = df.sort_values(by='Group')
df_sorted['Group'] = pd.Categorical(df_sorted['Group'], categories=order, ordered=True)
df_sorted = df_sorted.sort_values(by='Group')

print(df_sorted)

输出结果如下:

  Group  Value
2     B      3
3     B      4
4     C      5
5     C      6
0     A      1
1     A      2

在上面的代码中,首先使用sort_values方法按组对数据帧进行排序。然后,将'Group'列转换为有序分类变量,其中指定了所需的顺序。最后,再次使用sort_values方法按照'Group'列进行排序,以保持所需的顺序。

这样,数据帧将按照所需的顺序进行排序,并且每个组内的顺序也将保持不变。

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