提问人：Prmake 提问时间：10/26/2023 更新时间：10/26/2023 访问量：115
在 pandas 数据帧中对集群子集群中的行进行排序
Sort rows in sub cluster of cluster in pandas dataframe
问：
我有一个数据帧，如下所示：
Part Date Quantity
A 2023-10-26 -1
A 2023-10-26 1
A 2023-11-03 1
A 2023-12-15 -1
B 2023-11-09 2
B 2023-11-14 -2
B 2023-11-14 2
B 2023-11-19 2
每个部件都是一个聚类，部件中的每个日期都是一个子聚类。我想根据以下条件对每个部件的每个日期的数量值进行排序：首先是正值。结果应为：
Part Date Quantity
A 2023-10-26 1
A 2023-10-26 -1
A 2023-11-03 1
A 2023-12-15 -1
B 2023-11-09 2
B 2023-11-14 2
B 2023-11-14 -2
B 2023-11-19 2
可以使用某种双分组，还是应该寻找不同的解决方案？
答：
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jezrael
10/26/2023
#1
在DataFrame.sort_values中使用参数，并通过Series.lt 或 Series.le 进行比较来指定正值的列：keyQuantityFalse
out = df.sort_values(['Part', 'Date', 'Quantity'],
key=lambda x: x.le(0) if x.name=='Quantity' else x)
print (out)
Part Date Quantity
1 A 2023-10-26 1
0 A 2023-10-26 -1
2 A 2023-11-03 1
3 A 2023-12-15 -1
4 B 2023-11-09 2
6 B 2023-11-14 2
5 B 2023-11-14 -2
7 B 2023-11-19 2
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Prmake
10/26/2023
效果很好。在一个拥有超过 10k 个独特部分的大型数据帧上，大约有 100 个被随机排列。对我来说不是问题，它很好地粘在零件和日期集群上。
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PaulS
10/26/2023
#2
另一种可能的解决方案，它使用布尔列表来定义几个排序顺序：
df.sort_values(['Part', 'Date', 'Quantity'], ascending=[True, True, False])
输出：
Part Date Quantity
1 A 2023-10-26 1
0 A 2023-10-26 -1
2 A 2023-11-03 1
3 A 2023-12-15 -1
4 B 2023-11-09 2
6 B 2023-11-14 2
5 B 2023-11-14 -2
7 B 2023-11-19 2
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Corralien
10/26/2023
一个合乎逻辑的答案！
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mozway
10/26/2023
#3
如果你想对所有值进行排序，那么numpy.lexsort是相当有效的：
out = df.iloc[np.lexsort([df['Quantity']<0, df['Date'], df['Part']])]
如果你真的想对组中的值进行排序，而不是修改组，那么你需要一个groupby.apply：
out = (df.groupby(['Part', 'Date'], group_keys=False)
.apply(lambda g: g.sort_values(by='Quantity', key=lambda x: x<0))
)
输出：
Part Date Quantity
1 A 2023-10-26 1
0 A 2023-10-26 -1
2 A 2023-11-03 1
3 A 2023-12-15 -1
4 B 2023-11-09 2
6 B 2023-11-14 2
5 B 2023-11-14 -2
7 B 2023-11-19 2
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Prmake
10/26/2023
从本质上讲，它可以工作，但在大型数据帧上非常慢。
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mozway
10/26/2023
@Prmake哪一个？麻木的方法应该是快速的，确实很慢，但能够将组保持在适当的位置。如果需要后一点，我可以提供更快的变体。groupby
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Prmake
10/26/2023
groupby确实很慢。Lexsort 选项在重新排序我的数据框中的数量列时没有成功。@jezrael的解决方案对我来说效果很好。
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mozway
10/26/2023
@Prmake我很惊讶 lexsort 不起作用。你用过我写的吗？你能举一个反例吗？
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