pandas 组内排序并保持小计位置

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在统计数据数据的报表中，经常会有一些按组的小计，在今天的案例中，我们将分组内的数据按组进行排序，同时保留组内的小计位置不变。我们看看如何用 pandas 来完成这样的一个操作。

注：本例在 pandas 2.2 下通过，同时建议安装 pyarrow 库。

数据与需求

我们的源数据本在 Excel 中，我们来用 DataFrame 构造代码，代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '楼层号': ['F01']* 4 + ['F02']*4,
    '产品' : (list('ABC') + ['小计'])*2,
    '销售额' : [2,3,1,6,7,9,8,24]
})
df
'''
   楼层号  产品  销售额
0  F01   A    2
1  F01   B    3
2  F01   C    1
3  F01  小计    6
4  F02   A    7
5  F02   B    9
6  F02   C    8
7  F02  小计   24
'''

可以看到有 F01 和 F02 两个楼层号的分组，我们需要按照「销售额」在组内进行排序，同时不能改变产品列小计的位置，让它一直在组的最底部。

思路

首先，我们用分组方法按楼层号来分组，接着写一个函数来用 apply 应用，用来处理需求中的逻辑。

这个函数我们可以将每个子 DataFrame 依次进行处理，在每个子 DataFrame 中，我们将数据分为两部分：

不包含「小计」的部分，我们按「销售额」排序
包含「小计」的部分，我们不处理

最后，用拼接的方式，将以上两部分数据拼接一个新的 DataFrame 并返回。

代码

根据思路，我们最终的代码是：

def func(d: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    df1 = d.query('产品!="小计"').sort_values('销售额', ascending=False)
    df2 = d.query('产品=="小计"')
    return pd.concat([df1, df2])


(
    df.groupby('楼层号', as_index=False, group_keys=False)
    .apply(func, include_groups=False)
)
'''
   产品  销售额
1   B    3
0   A    2
2   C    1
3  小计    6
5   B    9
6   C    8
4   A    7
7  小计   24
'''

这样就完成了需求。

（完）

pandas 组内排序并保持小计位置

数据与需求

思路

代码

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