要按照分组和条件排序Pandas数据框,可以使用sort_values()
函数和groupby()
函数的组合。
下面是一个示例代码,说明如何按照分组和条件排序Pandas数据框:
import pandas as pd
# 创建示例数据框
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'Condition': [1, 2, 1, 2, 1, 2],
'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照分组和条件排序数据框
df_sorted = df.sort_values(by=['Group', 'Condition'])
# 输出排序后的数据框
print(df_sorted)
运行以上代码会输出以下结果:
Group Condition Value
0 A 1 10
1 A 2 20
2 B 1 30
3 B 2 40
4 C 1 50
5 C 2 60
在上述示例中,我们首先创建了一个包含Group
、Condition
和Value
列的示例数据框。然后,我们使用sort_values()
函数按照Group
和Condition
列进行排序,并将排序后的结果赋值给df_sorted
变量。最后,我们输出了排序后的数据框。
请根据自己的需求调整示例代码中的数据和排序的列名。
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