Question

我正在尝试按特定年份的最高值对我的groupby对象进行排序-即2018年的值。但是，失败了。
代码：

aggs = {'sales':'sum')
df.groupby(by=['segment', 'year'].agg(aggs)

熊猫在分组时

默认结果
（按Level0字母顺序排列，然后按Level1升序排列）

Segment Year Sales  
A 2016 2  
A 2017 10  
A 2018 6  
B 2016 1  
B 2017 4  
B 2018 8

预期结果：

Segment Year Sales  
B 2016 1  
B 2017 4  
B 2018 8  
A 2016 2  
A 2017 10  
A 2018 6

即A排在B后面，因为2018年B的总和为8，而A的总和为6。

Answer 1

创建的想法Categorical的类别按2018的过滤值分类，并按Sales排序：

cats = df[df['Year'] == 2018].sort_values('Sales', ascending=False)['Segment']

aggs = {'Sales':'sum'}
df['Segment'] = pd.Categorical(df['Segment'], ordered=True, categories=cats)
df1 = df.groupby(by=['Segment', 'Year']).agg(aggs)

print (df1)
              Sales
Segment Year       
B       2016      1
        2017      4
        2018      8
A       2016      2
        2017     10
        2018      6

将GroupBy对象按最大最大值排序。个别群体的价值

1 个答案: