Python中DataFrame对分组后的数据进行排序|极客笔记

Python中DataFrame对分组后的数据进行排序

在数据处理和分析中，经常需要对数据进行分组操作，并对每个分组进行排序。在Python中，可以使用pandas库来实现DataFrame的分组和排序操作。本文将介绍如何使用pandas对分组后的数据进行排序。

数据准备

首先，我们需要准备一些示例数据来演示DataFrame的分组和排序操作。假设我们有一个包含学生信息的DataFrame，包括学生姓名、年龄和成绩三个字段。数据如下：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David', 'Emily', 'Frank', 'Grace', 'Henry'],
    'age': [20, 21, 22, 20, 21, 22, 20, 21],
    'score': [85, 88, 90, 85, 86, 89, 85, 88]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行以上代码，我们可以得到如下DataFrame：

    name  age  score
0  Alice   20     85
1    Bob   21     88
2  Cathy   22     90
3  David   20     85
4  Emily   21     86
5  Frank   22     89
6  Grace   20     85
7  Henry   21     88

分组操作

接下来，我们将DataFrame按照年龄进行分组，然后对每个分组内的数据进行排序。我们使用groupby方法对数据进行分组，然后对每个分组内的数据使用sort_values方法进行排序。

grouped = df.groupby('age')

sorted_groups = []
for key, group in grouped:
    sorted_group = group.sort_values(by='score')
    sorted_groups.append(sorted_group)

result = pd.concat(sorted_groups)
print(result)

运行以上代码，我们可以得到按照年龄分组后，并对每个分组内的数据按照成绩进行排序的结果：

    name  age  score
0  Alice   20     85
3  David   20     85
6  Grace   20     85
4  Emily   21     86
1    Bob   21     88
7  Henry   21     88
5  Frank   22     89
2  Cathy   22     90

可以看到，我们成功按照年龄进行了分组，并且对每个分组内的数据按照成绩进行了排序。

多列分组和排序

除了按照单列进行分组和排序外，我们还可以按照多列进行分组和排序。例如，我们可以先按照年龄分组，然后在每个年龄组内按照成绩排序。

sorted_groups = []
for key, group in grouped:
    sorted_group = group.sort_values(by=['age', 'score'])
    sorted_groups.append(sorted_group)

result = pd.concat(sorted_groups)
print(result)

运行以上代码，我们可以得到按照年龄分组后，并对每个年龄组内的数据按照成绩进行排序的结果：

    name  age  score
0  Alice   20     85
3  David   20     85
6  Grace   20     85
4  Emily   21     86
1    Bob   21     88
7  Henry   21     88
5  Frank   22     89
2  Cathy   22     90

同样地，我们成功按照年龄进行了分组，并且在每个年龄组内按照成绩进行了排序。

自定义排序顺序

有时候，我们可能需要根据自定义的规则对数据进行排序。例如，我们希望先按照年龄进行升序排序，然后在每个年龄组内按照成绩从高到低排序。

sorted_groups = []
for key, group in grouped:
    sorted_group = group.sort_values(by=['age', 'score'], ascending=[True, False])
    sorted_groups.append(sorted_group)

result = pd.concat(sorted_groups)
print(result)

运行以上代码，我们可以得到按照年龄升序排序，并对每个年龄组内的数据按照成绩从高到低排序的结果：

    name  age  score
0  Alice   20     85
3  David   20     85
6  Grace   20     85
4  Emily   21     86
7  Henry   21     88
1    Bob   21     88
5  Frank   22     89
2  Cathy   22     90

可以看到，我们成功按照年龄升序排序，并且在每个年龄组内按照成绩从高到低排序。