首页 文章

组内的Pandas排序会导致重复索引

提问于
浏览 次
3

我有一个pandas DataFrame，格式如下：

C1        C2
A 0  1.764052  0.400157
  1  0.978738  2.240893
  2  1.867558 -0.977278
  3  0.950088 -0.151357
  4 -0.103219  0.410599
C 0  0.144044  1.454274
  1  0.761038  0.121675
  2  0.443863  0.333674
  3  1.494079 -0.205158
  4  0.313068 -0.854096

它是从这段代码生成的：

import pandas as pd
import numpy as np
idx = pd.MultiIndex.from_product([['A','C'],range(5)])
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(index=idx, data = np.random.randn(len(idx), 2), columns=['C1','C2'])

我想按列 C1 分别对每个组（第一个索引级别）进行排序，所以我使用 groupby 函数：

df.groupby（level = 0）.apply（lambda x：x.sort_values（'C1'））

我得到了结果：

C1        C2
A A 4 -0.103219  0.410599
    3  0.950088 -0.151357
    1  0.978738  2.240893
    0  1.764052  0.400157
    2  1.867558 -0.977278
C C 0  0.144044  1.454274
    4  0.313068 -0.854096
    2  0.443863  0.333674
    1  0.761038  0.121675
    3  1.494079 -0.205158

为什么第一级重复？有没有更好的方法来对每个组中的数据进行排序？

python sorting pandas group-by

2 回答

  • 3

    您可以按列 C1 排序，然后按级别0排序索引 . 您必须将 sort_remaining 参数指定为 False 才能使其适用于multiIndex数据框：

    df.sort_values('C1').sort_index(level = 0, sort_remaining=False)

    enter image description here

    回复于
  • 2

    您需要将参数 group_keys=False 添加到groupby：

    a = df.groupby(level=0, group_keys=False).apply(lambda x: x.sort_values('C1'))
print (a)
           C1        C2
A 4 -0.103219  0.410599
  3  0.950088 -0.151357
  1  0.978738  2.240893
  0  1.764052  0.400157
  2  1.867558 -0.977278
C 0  0.144044  1.454274
  4  0.313068 -0.854096
  2  0.443863  0.333674
  1  0.761038  0.121675
  3  1.494079 -0.205158
    回复于

相关问题