Pandas сортировка по порядку сортировки по убыванию

Ответ 1

Сделайте свою группу и используйте функцию reset_index(), чтобы вернуть ее в DataFrame. Затем сортируйте.

grouped = df.groupby('mygroups').sum().reset_index()
grouped.sort_values('mygroups', ascending=False)

Ответ 2

Как и для Pandas 0.18, один из способов сделать это - использовать метод sort_index сгруппированных данных.

Вот пример:

np.random.seed(1)
n=10
df = pd.DataFrame({'mygroups' : np.random.choice(['dogs','cats','cows','chickens'], size=n), 
                   'data' : np.random.randint(1000, size=n)})

grouped = df.groupby('mygroups', sort=False).sum()
grouped.sort_index(ascending=False)
print grouped

data
mygroups      
dogs      1831
chickens  1446
cats       933

Как вы можете видеть, столбец groupby сортируется по убыванию, указывая значение по умолчанию, которое возрастает.

Ответ 3

Другой пример сохранения порядка или сортировки по убыванию:

In [97]: import pandas as pd                                                                                                    

In [98]: df = pd.DataFrame({'name':['A','B','C','A','B','C','A','B','C'],'Year':[2003,2002,2001,2003,2002,2001,2003,2002,2001]})

#### Default groupby operation:
In [99]: for each in df.groupby(["Year"]): print each                                                                           
(2001,    Year name
2  2001    C
5  2001    C
8  2001    C)
(2002,    Year name
1  2002    B
4  2002    B
7  2002    B)
(2003,    Year name
0  2003    A
3  2003    A
6  2003    A)

### order preserved:
In [100]: for each in df.groupby(["Year"], sort=False): print each                                                               
(2003,    Year name
0  2003    A
3  2003    A
6  2003    A)
(2002,    Year name
1  2002    B
4  2002    B
7  2002    B)
(2001,    Year name
2  2001    C
5  2001    C
8  2001    C)

In [106]: df.groupby(["Year"], sort=False).apply(lambda x: x.sort_values(["Year"]))                        
Out[106]: 
        Year name
Year             
2003 0  2003    A
     3  2003    A
     6  2003    A
2002 1  2002    B
     4  2002    B
     7  2002    B
2001 2  2001    C
     5  2001    C
     8  2001    C

In [107]: df.groupby(["Year"], sort=False).apply(lambda x: x.sort_values(["Year"])).reset_index(drop=True)
Out[107]: 
   Year name
0  2003    A
1  2003    A
2  2003    A
3  2002    B
4  2002    B
5  2002    B
6  2001    C
7  2001    C
8  2001    C

Ответ 4

Вы можете сделать sort_values() в dataframe перед тем, как сделать groupby. Pandas сохраняет порядок в группе.

In [44]: d.head(10)
Out[44]:
              name transcript  exon
0  ENST00000456328          2     1
1  ENST00000450305          2     1
2  ENST00000450305          2     2
3  ENST00000450305          2     3
4  ENST00000456328          2     2
5  ENST00000450305          2     4
6  ENST00000450305          2     5
7  ENST00000456328          2     3
8  ENST00000450305          2     6
9  ENST00000488147          1    11

for _, a in d.head(10).sort_values(["transcript", "exon"]).groupby(["name", "transcript"]): print(a)
              name transcript  exon
1  ENST00000450305          2     1
2  ENST00000450305          2     2
3  ENST00000450305          2     3
5  ENST00000450305          2     4
6  ENST00000450305          2     5
8  ENST00000450305          2     6
              name transcript  exon
0  ENST00000456328          2     1
4  ENST00000456328          2     2
7  ENST00000456328          2     3
              name transcript  exon
9  ENST00000488147          1    11

Ответ 5

Этот вид операции охватывается иерархической индексацией. Проверьте примеры здесь

Когда вы группируете, вы создаете новые индексы. Если вы также передаете список через .agg(). вы получите несколько столбцов. Я пытался понять это и нашел эту тему через Google.

Оказывается, если вы передадите кортеж, соответствующий точному столбцу, по которому вы хотите отсортировать.

Попробуй это:

# generate toy data 
ex = pd.DataFrame(np.random.randint(1,10,size=(100,3)), columns=['features', 'AUC', 'recall'])

# pass a tuple corresponding to which specific col you want sorted. In this case, 'mean' or 'AUC' alone are not unique. 
ex.groupby('features').agg(['mean','std']).sort_values(('AUC', 'mean'))

Это выведет df, отсортированный только по среднему столбцу AUC.