使用groupby函数后如何对表格进行平均排序？

Question

我有一个使用 groupby 函数创建的表，我想将它从最高均值排序到最低均值。但是，我不断收到错误消息：“'DataFrameGroupBy' 对象没有属性 'sort_values'”或有时“布尔对象不可调用”。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv("Listings.csv")

df2 = df[df['city'].str.contains("Cape Town")] 
df2_by_neighbourhood = df2.groupby('neighbourhood')
df2_by_neighbourhood.describe()

df2_by_neighbourhood.sort_values(['mean'], ascending=False)

当我去掉最后一行时，表格很完美，但平均值不是从最高到最低。它给了我这个：

neighbourhood	count	mean	std	min	25%	50%	75%	price max
Ward 1	207	1181	1422	210.0	524.0	750.0	1145	10000

（等等，共93行）

使用 groupby 之前的数据如下所示：

neighbourhood	city	price
Ward 115	Cape Town	700

[19086 行 x 3 列]

在使用 groupby 函数之前我无法对表格进行排序，因为 groupby 是我获取平均值的方式。

Answer 1

你可以试试：

df2_by_neighbourhood['mean'].shift(0).sort_values(ascending=False)

以降序获取mean 列。

如果您想按列mean 的值的降序显示整个数据框df2_by_neighbourhood（而不仅仅是mean 列），您可以使用：

df2_by_neighbourhood.loc[df2_by_neighbourhood['mean'].shift(0).argsort().sort_values(ascending=False)]

编辑

从您新发布的样本数据中可以看出，您可以将price列的mean取如下：

df2_by_neighbourhood['price'].mean().sort_values(ascending=False)

获取您的数据样本并添加一些行，您可以看到如下结果：

data = {'neighbourhood': ['Ward 115', 'Ward 115', 'Ward 226', 'Ward 226'],
 'city': ['Cape Town', 'Cape Town', 'Cape Town', 'Cape Town'],
 'price': [700, 900, 1000, 1200]}
df2 = pd.DataFrame(data)

print(df2)

  neighbourhood       city  price
0      Ward 115  Cape Town    700
1      Ward 115  Cape Town    900
2      Ward 226  Cape Town   1000
3      Ward 226  Cape Town   1200

运行代码：

df2_by_neighbourhood = df2.groupby('neighbourhood')
df2_by_neighbourhood['price'].mean().sort_values(ascending=False)

输出：

neighbourhood
Ward 226    1100
Ward 115     800
Name: price, dtype: int64

这里，2组price的平均值按降序排列。