Pandas 透视表，按列排序值

Question

我是Pandas的新用户，我喜欢它！

我正试图在Pandas中创建一个数据透视表。一旦我按照自己想要的方式创建了透视表，我想通过列对值进行排名。

我附上了来自Excel的图像，因为以表格形式更容易看清楚我的目标。链接到图片

我在stackoverflow上搜索过，但是找不到答案。我尝试使用.sort()方法，但是这并不起作用。任何帮助将不胜感激。

提前致谢

- Kah

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请提供一个 [MCVE]，并查看 如何制作良好的 pandas 示例。 - IanS

Answer 1

这应该能够满足您的要求：

In [1]: df = pd.DataFrame.from_dict([{'Country': 'A', 'Year':2012, 'Value': 20, 'Volume': 1}, {'Country': 'B', 'Year':2012, 'Value': 100, 'Volume': 2}, {'Country': 'C', 'Year':2013, 'Value': 40, 'Volume': 4}])

In [2]: df_pivot = pd.pivot_table(df, index=['Country'], columns = ['Year'],values=['Value'], fill_value=0)

In [3]: df_pivot
Out [4]:
    Value     
Year     2012 2013
Country           
A          20    0
B         100    0
C           0   40

In [5]: df = df_pivot.reindex(df_pivot['Value'].sort_values(by=2012, ascending=False).index)

Out [6]: 
    Value     
Year     2012 2013
Country           
B         100    0
A          20    0
C           0   40

基本上，它获取排序值的索引并重新索引初始数据透视表。

- Algold

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谢谢您的帮助！您的代码完美地运行了。对于没有发布代码本身，我深表歉意。下次我一定会这样做的。 - Kah

如果这个答案对您有帮助，能否请您接受一下呢？谢谢。 - Algold

谢谢！只是一个小提示：最后一个命令，即[5]中应该是df_pivot.reindex，而不是df。 - senna_ananth

Answer 2

您可以在数据透视表中按多个列进行排序。在我的情况下，我需要按邮政编码的事故概率和地址的事故概率进行降序排序，并将结果显示在热力图中。

pivot = df.pivot_table(index=['postcode'],values=['probability_at_address','probability_at_postcode'],aggfunc='mean').sort_values(by=['probability_at_address','probability_at_postcode'],ascending=False)
fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,20))
sns.heatmap(pivot,cmap="Blues",ax=ax)
plt.show()

- Golden Lion