我想对数据透视表进行多级排序

Question

创建的df：

import pandas as pd

data = {'Type': ['A', 'B', 'C', 'C', 'A', 'B'],
        'Name': ['ab', 'bc', 'Cd', 'ef', 'gh', 'ij'],
        'Ratings': [20, 21, 19, 18, 10, 5]}

# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

pivot = df.pivot_table(index=['Type', 'Name', 'Ratings'], aggfunc='sum')
pivot.sort_values(['Type', 'Ratings'], ascending=False)

df3 = pivot.reset_index().sort_values(['Type', 'Ratings'], ascending=[True, False]).set_index(['Type', 'Name'])

print(df3)

输出：

Type Name       Ratings 
A    ab         20
     gh         10
B    bc         21
     ij          5
C    Cd         19
     ef         18

需要的输出：

Type Name       Ratings  
C    Cd         19
     ef         18
A    ab         20
     gh         10
B    bc         21
     ij          5

输出：

Ratings
Type Name       Ratings 
 A    ab         20
      gh         10
 B    bc         21
      ij          5
 C    Cd         19
      ef         18

需要的输出：

Type Name       Ratings  
C    Cd         19
     ef         18
A    ab         20
     gh         10
B    bc         21
     ij          5 

预期：由于 c 的总评分为 37，a：30，B：26`

Answer 1

尝试使用reindex 将自定义订单应用于0 级。使用groupby sum 按降序创建自定义订单，将最高和Type 放在第一位，将最低和Type 最后放在最后：

pivot = (
    df.pivot_table(index=['Type', 'Name'], aggfunc='sum')
        .sort_values('Ratings', ascending=False)
        .reindex(df.groupby('Type')['Ratings'].sum()
                 .sort_values(ascending=False).index,
                 axis=0, level=0)
)

pivot:

           Ratings
Type Name         
C    Cd         19
     ef         18
A    gh         20
     ab         10
B    bc         21
     ij          5

---

使用的数据框：

df = pd.DataFrame({
    'Type': ['A', 'B', 'C', 'C', 'A', 'B'],
    'Name': ['ab', 'bc', 'Cd', 'ef', 'gh', 'ij'],
    'Ratings': [10, 21, 19, 18, 20, 5]
})

  Type Name  Ratings
0    A   ab       10
1    B   bc       21
2    C   Cd       19
3    C   ef       18
4    A   gh       20
5    B   ij        5