如何对 Pandas 数据透视表进行排序但将总数保留在表的末尾答案

【问题标题】：How to sort a Pandas pivot table but keep totals at end of table如何对 Pandas 数据透视表进行排序但将总数保留在表的末尾
【发布时间】：2020-06-18 22:33:48
【问题描述】：

我为此构建了一个数据透视表：

prima_neta = df.pivot_table(index = ["seccion"], columns = "operacion", values = "prima_pesos", aggfunc = "sum", margins=True).fillna(0)

然后尝试按“All”列（由margins=True生成）按降序对表格进行排序：

prima_neta.sort_values(by='All', ascending=False)

这很好用，但是原始表格输出末尾的“全部”总数（当然是最高金额）作为第一行被带到顶部。

我想按降序对表格进行排序，但将“全部”（总计）金额保留在最后一行。

我怎样才能做到这一点？

【问题讨论】：

您将不得不创建一个伪排序键。为这个问题添加一些数据。

标签： python pandas pivot-table

【解决方案1】：

让我们试试这个：

import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(123)

# Create dummy dataframe
df = pd.DataFrame({'A':np.random.choice([*'ABC'], 36)
                  ,'B':np.random.choice([*'xyz'], 36)
                  ,'C':np.random.randint(0,100,36)})

# Pivot table with margins
results = df.pivot_table('C', 'A', 'B', aggfunc='sum', margins=True)

#Create temporary sortkey sort on sortkey and values, drop sortkey
result = results.assign(sortkey=results.index == 'All')\
                .sort_values(['sortkey','All'], ascending=[True, False])\
                .drop('sortkey', axis=1)
result

输出：

B      x    y    z   All
A                       
B    368  215  275   858
A    155  202  218   575
C    206  149   45   400
All  729  566  538  1833

【讨论】：

哇！惊人的。工作完美。

【解决方案2】：

你可以交换两行。

ndf = df.reset_index()
totalind = ndf.index[ndf.All=='total'].tolist()[0]
ind = np.array(ndf.index)
ind[totaling], ind[-1] = ind.iloc[-1], ind.iloc[totalind]
ndf.reindex(ind)

应该有一种不那么痛苦的方法，但我不知道是什么。

【讨论】：