对每组 groupby pandas 内的计数值进行排序答案

【问题标题】：Sort the count values inside each group of groupby pandas对每组 groupby pandas 内的计数值进行排序
【发布时间】：2020-02-22 17:10:20
【问题描述】：

我有一个数据框，我在其中根据两列对数据进行分组，并使用 count 函数进行聚合。现在我希望每个组的计数按排序顺序排列。

>>> df = pd.DataFrame([[1.1, 1.1, 1.1, 2.6, 2.5, 3.4,2.6,2.6,3.4,3.4,2.6,1.1,1.1,3.3], list('AAABBBBABCBDDD'), [1.1, 1.7, 2.5, 2.6, 3.3, 3.8,4.0,4.2,4.3,4.5,4.6,4.7,4.7,4.8], ['x/y/z','x/y/z','x/y/z','x/u','x/u','x/u/v','x/y/z','x','x/u/v/b','-','x/y/z','x','x','x/u/v/w'],['1','3','3','2','4','2','5','3','6','3','5','1','1','1']]).T
>>> df.columns = ['col1','col2','col3','col4','col5']
>>> df1 = df[['col2', 'col1', 'col4']].groupby(['col2', 'col4']).agg('count')
>>> df1
              col1
col2 col4
A    x           1
     x/y/z       3
B    x/u         2
     x/u/v       1
     x/u/v/b     1
     x/y/z       2
C    -           1
D    x           2
     x/u/v/w     1

预期输出：

col2 col4        col1
A    x/y/z       3
     x           1
B    x/u         2
     x/y/z       2
     x/u/v       1
     x/u/v/b     1
C    -           1
D    x           2
     x/u/v/w     1

您看到的是每个组的排序顺序。这是我尝试过的。

>>> df1 = df[['col1', 'col2', 'col4']].groupby(['col2', 'col4']).agg('count').sort_index(0, ascending=False)
>>> df1
              col1
col2 col4
D    x/u/v/w     1
     x           2
C    -           1
B    x/y/z       2
     x/u/v/b     1
     x/u/v       1
     x/u         2
A    x/y/z       3
     x           1

如何根据计数对组进行排序？

【问题讨论】：

标签： python pandas sorting group-by aggregate

【解决方案1】：

您可以按多个列按多个顺序排序：

df[['col2', 'col1', 'col4']].groupby(['col2', 'col4']).count() \
    .sort_values(['col2', 'col1'], ascending=[True, False])

【讨论】：

【解决方案2】：

你只需要在col2上进行升序，在count上降序排序，例如：

result = df1.sort_values(by=['col2', 'col1'], ascending=[True, False])
print(result)

输出

              col1
col2 col4     

A    x/y/z       3
     x           1
B    x/u         2
     x/y/z       2
     x/u/v       1
     x/u/v/b     1
C    -           1
D    x           2
     x/u/v/w     1

另一种可能是：

result = df1.assign(reverse=df1.col1*-1).sort_values(by=['col2', 'reverse']).drop('reverse', axis=1)

【讨论】：

【解决方案3】：

这有点涉及，但作为第二步，您可以按第一级分组并按降序对每个组进行排序：

(df1.groupby(level=0, group_keys=False)
    .apply(lambda x: x.sort_values('col1', ascending=False)))

              col1
col2 col4         
A    x/y/z       3
     x           1
B    x/u         2
     x/y/z       2
     x/u/v       1
     x/u/v/b     1
C    -           1
D    x           2
     x/u/v/w     1

【讨论】：