按特定最大值对 GroupBy 对象进行排序。个体群体内的价值

Question

我正在尝试按某一年的最高值对我的 groupby 对象进行排序 - 即 2018 年的值。然而，没有成功。代码：aggs = {'sales':'sum')df.groupby(by=['segment', 'year'].agg(aggs)分组时pandas的默认结果（按Level0的字母顺序排序，然后按Level1升序）Segment Year Sales  A 2016 2  A 2017 10  A 2018 6  B 2016 1  B 2017 4  B 2018 8预期结果：Segment Year Sales  B 2016 1  B 2017 4  B 2018 8  A 2016 2  A 2017 10  A 2018 6即A排在B之后，因为2018年B的总和是8，而A是6。

Answer 1

创意是按Categorical类别按过滤值创建的，2018并按以下方式排序Sales：

cats = df[df['Year'] == 2018].sort_values('Sales', ascending=False)['Segment']

aggs = {'Sales':'sum'}

df['Segment'] = pd.Categorical(df['Segment'], ordered=True, categories=cats)

df1 = df.groupby(by=['Segment', 'Year']).agg(aggs)

print (df1)

              Sales

Segment Year       

B       2016      1

        2017      4

        2018      8

A       2016      2

        2017     10

        2018      6