Python pandas按组排序而不是内部排序（重新排列分组行但保持groupby之前的原始行顺序）

Question

我希望能够根据一列对行进行分组排序（在我的示例中，“Group”是要分组并按顺序排序的列）。我无法按索引排序，因为索引由于先前的操作而有意被打乱了顺序。

df = pd.DataFrame({
    'Group':[5,5,5,9,9,777,777,1,2,2],  
    'V1':['a','b','a',3,6,1,None,10,3,None], 
    'V2':['blah','blah','blah','dog','cat','cat','na','first','last','nada'],
    'V3':[1,2,3,4,5,5,4,3,2,1,]
})

并希望它看起来像这样：

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我已经尝试了各种方法，比如

df.groupby(['Group'])['Group']).aggregate({'min grp':'min'}).sort_values(by=['min grp'], ascending=True)

如果有帮助的话，原始的 df 是通过 pd.concat(list-of-dataframes) 创建的，当我之后按照 Group 对它们进行排序时，它也会根据索引对 Group 内的行进行排序，这对于我的特定问题不起作用。

- Chris

Answer 1

您需要使用sort_values并使用选项kind='mergesort'。参考Pandas文档：

kind : {‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}, default ‘quicksort’
      Choice of sorting algorithm. See also ndarray.np.sort for more
      information. mergesort is the only stable algorithm. For DataFrames,
      this option is only applied when sorting on a single column or label.

当两个具有相同键的元素按照输入顺序出现时，称排序算法为稳定排序。一些稳定排序算法包括：插入排序、归并排序、冒泡排序、Tim排序、计数排序。

df = df.sort_values('Group', kind='mergesort')

如果您调用sort_values时没有指定kind，它将默认为“quicksort”，而quicksort是不稳定的。

- Andy L.

Answer 2

如果我正确理解了您的问题，您不想进行分组，而是按照您的列Group的值进行排序。您可以使用pandas.sort_values()来实现。

df.sort_values('Group', inplace=True)

- ascripter

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pandas 不会默认使用稳定排序。 - C. Yduqoli