按 MultiIndex 数据框中每个组的值排序答案

【问题标题】：sort by values for each group in a MultiIndex dataframe按 MultiIndex 数据框中每个组的值排序
【发布时间】：2021-06-13 10:07:22
【问题描述】：

我正在尝试转换一个 MultiIndex 数据帧（它是从具有 3 个维度的 xarray 数据集转换而来的，即时间、纬度和经度以及两个变量“FFDI”和“REF_ID”）。

数据框如下所示：

                                    FFDI    REF_ID
latitude    longitude   time        
-39.200001  140.800003  1972-01-20  1.2     0
                        1972-01-21  0.9     0
                        1972-01-22  1.5     0
                        1972-01-23  1.6     0
                        1972-01-24  1.1     0
                        1972-01-25  1.1     0
                        1972-01-26  1.0     0
                        1972-01-27  1.4     0
                        1972-01-28  1.4     0
                        1972-01-29  1.8     0
                        1972-01-30  1.7     0
                        1972-01-31  1.4     0
                        1972-02-01  0.9     0
                        1972-02-02  0.9     0
                        1972-02-03  1.4     0
            ...     ...     ...     ...     ...
-33.900002  150.000000  2020-06-17  0.7     36111
                        2020-06-18  0.9     36111
                        2020-06-19  1.6     36111
                        2020-06-20  1.8     36111
                        2020-06-21  0.6     36111
                        2020-06-22  0.4     36111
                        2020-06-23  0.6     36111
                        2020-06-24  0.6     36111
                        2020-06-25  1.2     36111
                        2020-06-26  1.3     36111
                        2020-06-27  1.1     36111
                        2020-06-28  1.7     36111
                        2020-06-29  0.9     36111
                        2020-06-30  1.8     36111
                        2020-07-01  0.8     36111
                        
639037952 rows × 2 columns

原始的xarray Dataset 三个时间维度（17696，每天从1972-01-20到2020-06-30）纬度（148）和经度（244）。

我想按每个（纬度、经度）组的 FFDI 值对日期/时间进行排序。

                                    FFDI    REF_ID
latitude    longitude   time        
-39.200001  140.800003  2009-02-07  10.2    0
                        2009-01-30  10.1    0
                        1983-02-12  10.0    0
                        2003-01-13  9.8     0
                        2019-12-28  9.8     0
                        2000-01-17  9.7     0
            ...     ...     ...     ...     ...

-33.900002  150.000000  ... ...     ...     ...
                        1994-06-16  0.9     36111
                        1978-07-07  0.2     36111
                        2020-08-28  0.1     36111
                        2007-06-09  0.0     36111
                        1994-07-30  0.0     36111
                        1987-06-21  0.0     36111
                        
639037952 rows × 2 columns

【问题讨论】：

标签： python pandas python-xarray

【解决方案1】：

我认为您需要DataFrame.sort_values 两个级别和列FFDI：

df = df.sort_values(['latitude','longitude','FFDI'], ascending=[True, True, False])

或者：

df = df.sort_values('FFDI', ascending=False).sort_index(level = [0,1], sort_remaining=False)

如果不能按前 2 级排序，请使用：

f = lambda x: x.sort_values('FFDI', ascending=False)
df = df.groupby(level=[0, 1], group_keys=False, sort=False).apply(f)

【讨论】：

【解决方案2】：

import pandas as pd
import pandasql as ps

df = pd.read_csv("URCSV.csv")
a = ps.sqldf('Select * from df Group by "latitude","longitude" order by "FFDI" ')
print(a)

【讨论】：

请不要只发布代码作为答案，还要解释您的代码的作用以及它如何解决问题的问题。带有解释的答案通常更有帮助，质量更高，更有可能吸引投票。
@MarkRotteveel tnx 寻求建议。认为这很清楚很容易。只是想以代码的形式分享我的想法。