Question

我的df：

Test_Data = [('Client', ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B','C','C']),
             ('Currency', ['USD', 'EUR', 'USD', 'AUD', 'EUR', 'USD', 'GBP', 'USD']),
             ('SalesPerson', ['Dave', 'Dave', 'Bob', 'Dave', 'Dave', 'Bob','Dave','Bob']),
             ('Done_Trades', [1,1,2,3,3,4,5,6]),
             ('Average_Qty', [10, 50, 100, 10, 50, 1000, 50, 100]),
             ('Average_Qty_CAD', [1, 2, 3, 30,20, 10,1,2])

df = pd.DataFrame(dict(Test_Data))
print(df)

  Client Currency SalesPerson  Done_Trades  Average_Qty  Average_Qty_CAD
0      A      USD        Dave            1           10                1
1      A      EUR        Dave            1           50                2
2      A      USD         Bob            2          100                3
3      B      AUD        Dave            3           10               30
4      B      EUR        Dave            3           50               20
5      B      USD         Bob            4         1000               10
6      C      GBP        Dave            5           50                1
7      C      USD         Bob            6          100                2

a。客户B的每个客户的平均值_数量_CAD总和最高（60），因此首先显示它，然后是A（6），然后是C（3）。

b。在B中，Dave具有最高的Average_Qty_CAD（30），然后是第二（20），而Bob具有第三（10），因此我们希望B的行排序为30,20,10。

c。在A中，Bob具有最高的Average_Qty_CAD（3），然后是Dave的两个条目（2,1），因此我们希望A有序3,2,1。

d。在C中，鲍勃的最高Average_Qty_CAD（1002，然后是戴夫（1），因此，阶数2、1

如果我想让每个客户的总和显示Average_Qty_CAD，需要添加什么？

所需的df：

  Client Currency SalesPerson  Done_Trades  Average_Qty  Average_Qty_CAD Total per Client
2      B      AUD        Dave            3           10               30  60
1      B      EUR        Dave            3           50               20  60
0      B      USD         Bob            4         1000               10  60
3      A      USD         Bob            2          100                3  6
4      A      EUR        Dave            1           50                2  6
5      A      USD        Dave            1           10                1  6
6      C      USD         Bob            6          100                2  3
7      C      GBP        Dave            5           50                1  3

Answer 1

IIUC，您可以执行以下操作：

doFinal()

m=(df.reindex(df.groupby('Client').Qty_CAD.transform(sum).
               sort_values(ascending=False).index).reset_index(drop=True))
print(m)

Answer 2

先将GroupBy.transform与sum和DataFrame.sort_values一起使用：

df['Total per Client'] = df.groupby('Client')["Average_Qty_CAD"].transform('sum')
df = (df.sort_values(by=["Total per Client", "Client", "Average_Qty_CAD"], 
                         ascending=[False, True, False]))
print (df)
  Client Currency SalesPerson  Done_Trades  Average_Qty  Average_Qty_CAD  \
3      B      AUD        Dave            3           10               30   
4      B      EUR        Dave            3           50               20   
5      B      USD         Bob            4         1000               10   
2      A      USD         Bob            2          100                3   
1      A      EUR        Dave            1           50                2   
0      A      USD        Dave            1           10                1   
7      C      USD         Bob            6          100                2   
6      C      GBP        Dave            5           50                1   

   Total per Client  
3                60  
4                60  
5                60  
2                 6  
1                 6  
0                 6  
7                 3  
6                 3

Answer 3

这可以完成工作，而不是我想要的那么优雅：

# Get Totals per client
aux = df.groupby('Client')["Average_Qty_CAD"].sum().rename("Total per Client").reset_index()
print(aux)
# Merge Totals per client with original df and sort
# In case of tie, you want to sort by ascending client
m = df.merge(aux).sort_values(by=["Total per Client", "Client", "Average_Qty_CAD"], ascending=[False, True, False])
print(m)

对于给定的熊猫df，按一列对df进行排序（首先是最高的SUMMED值），然后在每个唯一值顺序内按另一列对df进行排序

3 个答案: