python pandas-减少一列中的连续重复，同时保持另一列中的连续顺序

Question

我有一个像这样的数据框：

a  |  b  |  c
a     1     2
b     1     3
c     1     1
d     2     2
e     2     3
f     2     1

我想对行进行改组以减少B中的连续重复，同时尽可能地按C中的顺序排列。该数据框可能有数百行。

上面的数据框所需的输出可能类似于：

a  |  b  |  c
c     1     1
f     2     1
a     1     2
d     2     2
b     1     3
e     2     3

列B中没有连续的重复项，并且C根据数据帧中的行尽可能地顺序排列。 C的取值范围为1到5，而B的取值范围很多。

在不再满足条件并且数据框中仍然存在行的地方，可以将行放在数据框中的任何位置（如果这样更容易）。

到目前为止，已向我展示了一种确保在B中不会出现连续值的方法：

np.random.seed(0)
(df.groupby(df.groupby('B').cumcount(), group_keys=False)
   .apply(lambda x: x.sample(frac=1))
   .reset_index(drop=True))

但是我很难将C列的序列合并到代码中。

谢谢！

Answer 1

按c进行排序，然后按b进行排序足以满足您的示例DataFrame的要求，但是一旦b接受给定c值的重复值，它将开始崩溃：

df.sort_values(by=['c', 'b'])
   a  b  c
2  c  1  1
5  f  2  1
0  a  1  2
3  d  2  2
1  b  1  3
4  e  2  3