Question

在groupby之后，预先确定组的输出顺序。在以下情况中，顺序是A，AAA，B，BBB。

有没有办法自定义此订单？我想订购AAA，A，BBB，B。我也可能在其他订单中也想要它。

import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
data=pd.DataFrame({'Rating':['A','AAA','B','BBB','A','AAA','B','BBB'],
                  'Score':[2,4,5,6,2,4,5,6,]})
t=data.groupby('Rating', sort=False)['Score'].mean()
t
Rating
A      2
AAA    4
B      5
BBB    6
Name: Score, dtype: int64

Answer 1

您无法更改groupby / mean返回的顺序（保存sort参数可能的内容）。但是，使用reindex：

可以很容易地在事后更改订单

In [24]: data.groupby('Rating', sort=False)['Score'].mean().reindex(['AAA', 'A', 'BBB', 'B'])
Out[24]: 
Rating
AAA    4
A      2
BBB    6
B      5
Name: Score, dtype: int64

或者，您可以通过将groupby/mean更改为Ratings来控制Categorical返回的订单：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'Rating':['A','AAA','B','BBB','A','AAA','B','BBB'],
                  'Score':[2,4,5,6,2,4,5,6,]})
data['Rating'] = pd.Categorical(data['Rating'], categories=['AAA','A','BBB','B'], 
                                ordered=True)
result = data.groupby('Rating', sort=False)['Score'].mean()
print(result)

产量

Rating
AAA    4
A      2
BBB    6
B      5
Name: Score, dtype: int64

Answer 2

sort=False只是意味着它不能保证排序（可以订购）。我的回忆是，这是在＆＃34;看到的顺序＆＃34;，但再次没有保证。

要对groupby的输出进行排序，只需在（通过索引）之后进行排序：

In [11]: t.sort_index()
Out[11]:
Rating
A      2
AAA    4
B      5
BBB    6
Name: Score, dtype: int64

决定groupby输出的顺序？

2 个答案: