在回答问题时 Sort a pandas's dataframe series by month name?我们遇到了 groupby 的一些奇怪行为。
df = pd.DataFrame([["dec", 12], ["jan", 40], ["mar", 11], ["aug", 21], ["aug", 11], ["jan", 11], ["jan", 1]], columns=["Month", "Price"])
df["Month_dig"] = pd.to_datetime(df.Month, format='%b', errors='coerce').dt.month
df.sort_values(by="Month_dig", inplace=True)
# Now df looks like
Month Price Month_dig
1 jan 40 1
5 jan 11 1
6 jan 1 1
2 mar 11 3
3 aug 21 8
4 aug 11 8
0 dec 12 12
total = (df.groupby(df['Month'])['Price'].mean())
print(total)
# output
Month
aug 16.000000
dec 12.000000
jan 17.333333
mar 11.000000
Name: Price, dtype: float64
似乎在total中，数据是按字母顺序排序的。虽然 OP 和我都在期待
Month
jan 17.333333
mar 11.000000
aug 16.000000
dec 12.000000
Name: Price, dtype: float64
groupby 背后的机制是什么？我知道它保留了文档中每个组内的顺序，但是是否有关于组间顺序的规则？在我看来，一个非常简单的组顺序应该是 ["jan", "mar", "aug", "dec"] 因为 df 中的数据是以这种方式排序的。
附注从 ["aug", "dec", "jan", "mar"] 来看，这些组名似乎是按字母顺序排序的。
我正在使用 Python 3.6 和 pandas '0.20.3'
最佳答案
pandas.DataFrame.groupby有一个默认为 True 的 sort 参数。尝试
total = (df.groupby(df['Month'], sort=False)['Price'].mean())
关于python - Groupby 保持组间顺序？以何种方式？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48044542/