這篇文章主要介紹了pandas中多級分組如何實現(xiàn)排序，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

按需策劃可以根據(jù)自己的需求進行定制，網(wǎng)站設(shè)計、網(wǎng)站建設(shè)構(gòu)思過程中功能建設(shè)理應(yīng)排到主要部位公司網(wǎng)站設(shè)計、網(wǎng)站建設(shè)的運用實際效果公司網(wǎng)站制作網(wǎng)站建立與制做的實際意義

pandas有g(shù)roupby分組函數(shù)和sort_values排序函數(shù)，但是如何對dataframe分組之后排序呢？

In [70]: df = pd.DataFrame(((random.randint(2012, 2016), random.choice(['tech', 'art', 'office']), '%dk-%dk'%(random.randint(2,10), random.randint(10, 20)), '') for _ in xrange(10000)), columns=['publish_time', 'classf', 'salary', 'title'])

In [71]: df.head()
Out[71]:
 publish_time classf salary title
0   2012  art 2k-19k
1   2014 office 5k-17k
2   2013 office 2k-10k
3   2013  art 5k-14k
4   2013  art 2k-14k

In [72]: df.groupby(['publish_time', 'classf', 'salary']).count()['title'].groupby(level=0, group_keys=False).nlargest(10)
Out[72]:
publish_time classf salary
2012   art  7k-13k  18
      4k-13k  16
    tech 3k-12k  14
    art  6k-16k  13
      8k-15k  13
    office 5k-18k  13
    tech 4k-14k  13

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