python - 如何按子类别的不同计数对数据框/数据透视表进行排序？

Question

我试图通过与第一列值对应的第二列的不同计数对数据帧的第一列进行排序。

来自数据透视表的未排序数据:

investor  company round roundSize
investor1   Foo     A      10
investor2   Bar     A      10
            Foo     A      10
investor3   Bar     A      10
                    B      15
investor4   Bar     B      15
            Baz     C      100
            Foo     A      10

排序后，表格应该是:

investor  company round roundSize
investor4   Bar     B      15
            Baz     C      100
            Foo     A      10
investor2   Bar     A      10
            Foo     A      10
investor3   Bar     A      10
                    B      15
investor1   Foo     A      10

此处，投资者 4 的第 2 列(公司)非重复计数为 3，因此投资者 4 和匹配值应位于顶部。

investor3 和 Investor1 的计数均为 2，如果对 round 计数或 roundSize 平均值应用辅助(但不是必需)排序，那就太好了。

我对 python/pandas 很陌生 - 但我正在努力寻找应用此方法的示例。 pandas 文档很好，但并没有完全解决此类问题。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.15.0/reshaping.html

任何帮助将不胜感激!

Answer 1

重置索引以使数据透视表形成 DataFrame

>>> df = df.reset_index(drop=True)
>>> df
    investor company round  roundSize
0  investor1     Foo     A         10
1  investor2     Bar     A         10
2  investor2     Foo     A         10
3  investor3     Bar     A         10
4  investor3     Bar     B         15
5  investor4     Bar     B         15
6  investor4     Baz     C        100
7  investor4     Foo     A         10

创建排序索引并按该列排序

>>> df['sort_idx'] = df.groupby('investor')['company'].transform('nunique')
>>> df.sort_values('sort_idx', ascending=False)
    investor company round  roundSize  sort_idx
5  investor4     Bar     B         15         3
6  investor4     Baz     C        100         3
7  investor4     Foo     A         10         3
1  investor2     Bar     A         10         2
2  investor2     Foo     A         10         2
0  investor1     Foo     A         10         1
3  investor3     Bar     A         10         1
4  investor3     Bar     B         15         1