按 pandas groupby 中的两个变量对数据框进行排序答案

【问题标题】：sort dataframe by two variables in pandas groupby按 pandas groupby 中的两个变量对数据框进行排序
【发布时间】：2021-01-01 00:21:16
【问题描述】：

我有一个像这样的 DF；

   Group     Name     Rank     Group_Sales_Total
0  A         Dave     4        10
1  A         Tom      2        10
2  A         Sara     1        10
3  A         Raul     3        10
4  B         Chris    3        20
5  B         John     4        20
6  B         Aarti    1        20
7  B         Amen     2        20

我想做的是，按每个组的每个成员各自的排名对他们进行排序，然后按他们各自的销售额对这些组进行排序。我想要的结果应该是这样的。

   Group     Name     Rank     Group_Sales_Total
0  B         Aarti    1        20
1  B         Amen     2        20
2  B         Chris    3        20
3  B         John     4        20
4  A         Sara     1        10
5  A         Tom      2        10
6  A         Raul     3        10
7  A         Dave     4        10

我能够正确地为每个组排序排序；

DF.groupby('Group').apply(pd.DataFrame.sort_values, 'Rank', ascending=True).reset_index(drop=True)

但是，当我也尝试按集团销售总额对其进行排序时，排序要么不会发生，要么会打乱排名的顺序。我尝试了以下方法；

DF.groupby('Group').apply(pd.DataFrame.sort_values, ['Rank','Group_Sales_Total'], ascending=[True, False]).reset_index(drop=True)

任何有关获得输出的帮助/见解将不胜感激。

亲切的问候

【问题讨论】：

这能回答你的问题吗？ Sort pandas DataFrame by multiple columns and duplicated index
@wwnde no... 我没有接受您的回答并在 cmets 中发布（根据您删除的评论）。我在您输入的同时或之前输入了它
没问题@wwnde，我已经删除了该评论，因为它似乎是在您回答后 1 分钟 :)

标签： pandas

【解决方案1】：

 df.sort_values(['Group','Rank','Group_Sales_Total'], ascending=[False, True, False])



 Group   Name  Rank  Group_Sales_Total
6     B  Aarti     1                 20
7     B   Amen     2                 20
4     B  Chris     3                 20
5     B   John     4                 20
2     A   Sara     1                 10
1     A    Tom     2                 10
3     A   Raul     3                 10
0     A   Dave     4                 10

【讨论】：