그룹 순서를 변경하지 않고 그룹 내에서 정렬 하시겠습니까?
이 온라인에서 최신 답변을 찾을 수없는 것 같습니다. 내가 가진 문제는 본질적 으로이 질문 과 동일합니다 . 즉, 내 데이터 세트 의 순서를 변경하지 않고 say revenue내 에서 정렬하고 싶습니다 .groupgroup
해당 스레드에 대한 대답은 잘못되었습니다. 예에서 반 알파벳 순서로 된 그룹이 두 개뿐이기 때문에 작동합니다.
시도 할 때 df.groupby('group').sort_values('revenue')오류가 발생 'DataFrameGroupBy' object has no attribute 'sort_values'합니다.
어떻게 할 수 있습니까?
샘플 DataFrame :
name group revenue
0 Name1 GroupB 1
3 Name4 GroupA 4
4 Name5 GroupA 5
8 Name7 GroupC 9
1 Name2 GroupB 2
2 Name3 GroupB 3
5 Name6 GroupA 6
6 Name7 GroupC 7
7 Name7 GroupC 8
예상 출력 :
name group revenue
2 Name3 GroupB 3
1 Name2 GroupB 2
0 Name1 GroupB 1
5 Name6 GroupA 6
4 Name5 GroupA 5
3 Name4 GroupA 4
8 Name7 GroupC 9
7 Name7 GroupC 8
6 Name7 GroupC 7
답변
당신은 그 변환 새 임시 열을 만들 수 B, A과 C에를 1, 2그리고 3당신이 정렬되지 않은 순서를 유지 그래서. 그런 다음 임시 열을 삭제하십시오. 답변 # 1에서 이것은 더 동적이며 group열 값이 연속적으로 함께 그룹화되지 않은 경우 작동합니다 . 답변 # 2의 경우 연속적이어야합니다 (답변 # 1 및 답변 # 2에 대한 입력은 순서가 다릅니다)
업데이트 된 답변 # 1 (댓글 당-그룹은 연속되지 않지만 각 그룹 내에서 첫 번째 값이 나타나는 순서에 따라 올바르게 정렬하려고합니다.) 코드 [l for l in enumerate((df['group'].unique()))]는 다음에 따라 각 그룹에 번호를 할당합니다. group데이터 프레임 에서 열의 첫 번째 값 순서입니다 .
In[1]:
name group revenue
0 Name1 GroupB 1
3 Name4 GroupA 4
4 Name5 GroupA 5
8 Name7 GroupC 9
1 Name2 GroupB 2
2 Name3 GroupB 3
5 Name6 GroupA 6
6 Name7 GroupC 7
7 Name7 GroupC 8
dft = pd.DataFrame([l for l in enumerate((df['group'].unique()))], columns=['group_number','group'])
df = pd.merge(df, dft, how='left', on='group').sort_values(['group_number', 'revenue'], ascending = [True, False])
df
Out[1]:
name group revenue group_number
5 Name3 GroupB 3 0
4 Name2 GroupB 2 0
0 Name1 GroupB 1 0
6 Name6 GroupA 6 1
2 Name5 GroupA 5 1
1 Name4 GroupA 4 1
3 Name7 GroupC 9 2
8 Name7 GroupC 8 2
7 Name7 GroupC 7 2
나는의 출력 강조하고 싶었 dft의 enumerate병합 및 정렬하기 전에 코드의 라인을.
dft = pd.DataFrame([l for l in enumerate((df['group'].unique()))], columns=['group_number','group'])
dft
Out[2]:
group_number group
0 0 GroupB
1 1 GroupA
2 2 GroupC
답변 # 2
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name': ['Name1','Name2','Name3','Name4','Name5','Name6', 'Name7', 'Name7', 'Name7'],
'group':['GroupB','GroupB','GroupB','GroupA','GroupA','GroupA','GroupC','GroupC','GroupC'],'revenue':[1,2,3,4,5,6,7,8,9]})
df['cs'] = (df['group'] != df['group'].shift(1)).cumsum()
df = df.sort_values(['cs', 'revenue'], ascending = [True, False])
df
Out[11]:
name group revenue cs
2 Name3 GroupB 3 1
1 Name2 GroupB 2 1
0 Name1 GroupB 1 1
5 Name6 GroupA 6 2
4 Name5 GroupA 5 2
3 Name4 GroupA 4 2
8 Name7 GroupC 9 3
7 Name7 GroupC 8 3
6 Name7 GroupC 7 3
두 답변 모두 열을 삭제하십시오.
df = df.drop('cs', axis=1)
Out[12]:
name group revenue
2 Name3 GroupB 3
1 Name2 GroupB 2
0 Name1 GroupB 1
5 Name6 GroupA 6
4 Name5 GroupA 5
3 Name4 GroupA 4
8 Name7 GroupC 9
7 Name7 GroupC 8
6 Name7 GroupC 7
왜 groupby를 사용합니까? 올바른 정렬 순서를 얻기 위해 여러 sort_values 호출을 함께 연결할 수 있습니다. 예를 들어 연결된 질문에 유사한 데이터를 사용하고 수익을 내림차순으로 정렬하고 오름차순으로 그룹을 유지하려면 다음을 수행 할 수 있습니다.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name': ['Name1','Name2','Name3','Name4','Name5','Name6', 'Name7', 'Name7', 'Name7'],
'group':['GroupB','GroupB','GroupB','GroupA','GroupA','GroupA','GroupC','GroupC','GroupC'],'revenue':[1,2,3,4,5,6,7,8,9]})
df.sort_values(by='revenue', ascending= False).sort_values(by='group')
다음을 반환합니다.
name group revenue
5 Name6 GroupA 6
4 Name5 GroupA 5
3 Name4 GroupA 4
2 Name3 GroupB 3
1 Name2 GroupB 2
0 Name1 GroupB 1
8 Name7 GroupC 9
7 Name7 GroupC 8
6 Name7 GroupC 7