python - 如何对最终输出的数据进行排序？

Question

我想按两列对数据框进行分组，然后对组内的聚合结果进行排序。

在[167]中:df

count   job source
0   2   sales   A
1   4   sales   B
2   6   sales   C
3   3   sales   D
4   7   sales   E
5   5   market  A
6   3   market  B
7   2   market  C
8   4   market  D
9   1   market  E

df.groupby(['job','source']).agg({'count':sum})

Out[168]:

job     source  count
market  A   5
        B   3
        C   2
        D   4
        E   1
sales   A   2
        B   4
        C   6
        D   3
        E   7

我现在想在每个组中按降序对计数列进行排序。然后只取前三行。得到类似的东西:

job     source  count
market  A   5
        D   4
        B   3
sales   E   7
        C   6
        B   4

我想进一步对这个问题进行排序job，所以如果销售计数的总和更多，我希望将数据打印为

job     source  count
sales   E   7
        C   6
        B   4
market  A   5
        D   4
        B   3

我无法获得前 5 名的工作

Answer 1

IIUC，我们可以进一步进行groupby并使用nlargest(3)来获取前n个值。

然后我们可以创建一个有序列表来对您的最高值进行排序并创建一个分类列。

s = df.groupby(['job','source']).agg({'count':sum}).groupby(level=0)['count']\
.nlargest(3).reset_index(0,drop=True).to_frame()


# see which of your indices is higher and create a sorting list.

sorter = s.groupby(level=0)['count'].sum().sort_values(ascending=False).index
#Index(['sales', 'market'], dtype='object', name='job')

s['sort'] = pd.Categorical(s.index.get_level_values(0),sorter)


df2 = s.sort_values('sort').drop('sort',axis=1)

print(df2)

               count
job    source       
sales  E           7
       C           6
       B           4
market A           5
       D           4
       B           3