Question

我有一个DataFrame，其中的行被分组＆＃39;在第三列（一个＆＃39;组中的行＆＃39;在第三列中具有相同的值）：

但是第二列中的值的顺序错误。我需要在每个组中反转行，因此DataFrame应该如下所示：

是否有一种有效的方法可以使用DataFrame将第一个pandas转换为第二个{{1}}？

UPD：更新了更清晰的示例。这些值应该完全相反，而不仅仅是按字母顺序排列。

Answer 1

您似乎需要sort_values：

df = df.sort_values(['c3','c2'])
print (df)
   c1   c2  c3
1   1    a   1
0   0    b   1
4   4   aa   2
3   3   bb   2
2   2   cc   2
6   6  xxx   3
5   5  zzz   3

编辑：

您可以使用groupby并按[::-1]更改订单：

#more general solution, working with not unique index also
def reversing(x):
    x['c2'] = x['c2'].iloc[::-1].values
    return x

df = df.groupby('c3', sort=False)).apply(reversing)
print (df)
   c1 c2  c3
0   0  r   1
1   1  b   1
2   2  n   2
3   3  x   2
4   4  f   2
5   5  f   3
6   6  r   3

#solution working only with unique monotonic increasing index, because reset index
df['c2'] = df.groupby('c3', sort=False)['c2'].apply(lambda x: x[::-1]).reset_index(drop=True)
print (df)
   c1 c2  c3
0   0  r   1
1   1  b   1
2   2  n   2
3   3  x   2
4   4  f   2
5   5  f   3
6   6  r   3

解决方案，其中c1中的值顺序已更改：

您可以按索引排序（必须是唯一的单调增加）。

df=df.reset_index().sort_values(['c3','index'],ascending=[True, False]).drop('index',axis=1)
print (df)
   c1 c2  c3
1   1  r   1
0   0  b   1
4   4  n   2
3   3  x   2
2   2  f   2
6   6  f   3
5   5  r   3

如果列c1是唯一的单调递增（0,1,2 ..）作为默认索引：

df = df.sort_values(['c3','c1'], ascending=[True, False])
print (df)
   c1 c2  c3
1   1  r   1
0   0  b   1
4   4  n   2
3   3  x   2
2   2  f   2
6   6  f   3
5   5  r   3

熊猫：反向具有相同值的行

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