Python DataFrame groupby降序

Python DataFrame groupby降序

在数据分析过程中，经常会遇到需要对数据进行分组后按照某个指标进行降序排序的情况。在Python中，可以利用Pandas库中的DataFrame和groupby功能来实现这一需求。本文将详细介绍如何使用Python的DataFrame和groupby功能对数据进行分组并按指定指标进行降序排序。

1. 准备数据

首先，我们需要准备一些数据用于示例。假设我们有一个包含学生姓名、年龄和成绩的数据集，数据如下：

import pandas as pd

data = {
    '姓名': ['小明', '小红', '小刚', '小华', '小玲', '小亮'],
    '年龄': [18, 19, 20, 18, 19, 20],
    '成绩': [85, 90, 88, 82, 87, 91]
}

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

运行以上代码，可以得到如下DataFrame：

   姓名  年龄  成绩
0  小明  18  85
1  小红  19  90
2  小刚  20  88
3  小华  18  82
4  小玲  19  87
5  小亮  20  91

2. 使用groupby进行分组并降序排序

接下来，我们将使用Pandas的groupby功能对数据进行分组并按成绩进行降序排序。首先，我们使用groupby方法将数据按成绩分组：

grouped = df.groupby('成绩')

然后，我们可以对分组后的数据进行排序。在这里，我们将按成绩降序排序：

sorted_df = grouped.apply(lambda x: x.sort_values('成绩', ascending=False))

最后，我们可以打印出排序后的DataFrame：

print(sorted_df)

运行以上代码，可以得到按成绩降序排序后的DataFrame：

   姓名  年龄  成绩
5  小亮  20  91
1  小红  19  90
2  小刚  20  88
4  小玲  19  87
0  小明  18  85
3  小华  18  82

3. 结论

本文介绍了如何使用Python的DataFrame和groupby功能对数据进行分组并按指定指标进行降序排序。通过以上示例，我们可以清晰地了解在数据分析中如何利用Pandas库中的功能来处理数据。