类似于R中

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简单的问题在dyplr组功能的方式，我无法找到一个答案解释分组在熊猫：为什么当我们组由varaibel熊猫DF，然后我们排序结果类似于R中

为什么我们不能像R中的组函数dplyr那样看到分组的rosw？

对于examaple，我有这样的数据帧：

Item  Type Price 
A   1  22 
B   1  58 
C   1  33 
A   2  80 
A   3  50 
B   2  98 
C   3  63 
B   5  8

如果我们组由item然后Price排序，我们应该看到“A的togather，” B的togather，两个“C的togather哪里这三组中的每一组都被分类。我们如何才能在python中实现这一点？

我尝试这样做：

df.groupby('Item').sort_values(['Price']) # This is not right becuase we can not access the sort function on the grouped by object 

df.sort_values('Price').groupby(['Item']) # This does part of the job, but I wnder why I can not see the groupped items togather?

的产量预计将是这样的：

Item  Type Price 
A   2  80 
A   3  50  
A   1  22 
B   2  98 
B   1  58 
B   5  8 
C   3  63 
C   1  33

来源

2017-07-26 owise

你能给我们一个你预期产出的例子吗？我很困惑，因为你似乎交替使用“排序”和“分组”。 – MattR

你需要用前面的评论提出的数据来说明所有的数据点。大多数熊猫人可能不知道dplyr的“groupby”是什么样子。而对于这个问题，他们可能不熟练R. – Parfait

不，我不可以互换地使用它们，我正在分组然后排序。按'x'分组并按'y'排序。我希望将输出作为数据框按项目分组并按价格排序。 – owise

为了让您的输出，你可以使用df.sort_values：

In [783]: df.sort_values(['Item', 'Price'], ascending=[True, False]) 
Out[783]: 
    Item Type Price 
3 A  2  80 
4 A  3  50 
0 A  1  22 
5 B  2  98 
1 B  1  58 
7 B  5  8 
6 C  3  63 
2 C  1  33

一个GROUPBY不需要。

来源

2017-07-26 15:01:03

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