Question

如何按此优先级在DataFrame下方排序

1）“ Seller_id”升序

2）基于Custom_ordering = ['Jan'，'Feb'，'Mar'，'Apr'，'May']的“月”

3）'Sales_amount'降序

df = pd.DataFrame({
                'Seller_id': [121,121,121,121,121,121,
                              321,321,321,321,321,321,
                              597,597,597,597,597,597],
                'Months': ['Feb', 'Jan', 'Mar', 'May', 'Apr','Mar',
                          'Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May','Feb',
                          'Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May','Jan'],
                'Sales_amount': [100,87,95,105,100,100,
                                100,87,95,105,110,105,
                                100,105,95,100,110,105]

})

Custom_ordering = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May']

预期产量

Seller_id   Months  Sales_amount
0   121 Jan 87
1   121 Feb 100
2   121 Mar 100
3   121 Mar 95
4   121 Apr 100
5   121 May 105
6   321 Jan 100
7   321 Feb 105
8   321 Feb 87
9   321 Mar 95
10  321 Apr 105
11  321 May 110
12  597 Jan 105
13  597 Jan 100
14  597 Feb 105
15  597 Mar 95
16  597 Apr 100
17  597 May 110

Answer 1

首先使用pd.Categorical将Month转换为分类：

df['Months'] = pd.Categorical(df['Months'], categories = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May'], ordered = False)

现在做：

df.sort_values(['Seller_id', 'Months', 'Sales_amount'], ascending = [True, True, False])

如何在Python中按升序对第一个变量，按自定义顺序对第二个变量和对降序中的第三个变量进行排序，对Python中的DataFrame进行排序

预期产量

1 个答案: