按值列将df分为两个组，仅与其中一个组相对应

Question

我有一个pd.DataFrame，它是.groupby(['Product', 'Salesperson']).sum()的结果。我现在想按“产品销售量”（而不是“产品销售量”和“销售人员销售量”）对“产品”列进行排序。然后在每个产品组中，按每个销售人员的销售额排序。

这是我的开始df：

这是我想要的答案a1，其中带有一些注释以阐明订购过程：

下面是我的示例df和我想要的答案a1，其中包含一个简单的断言测试。

import pandas as pd
from pandas.util.testing import assert_frame_equal
import numpy as np

s1 = {'Product': {0: 'Soap',
                  1: 'Soap',
                  2: 'Pencil',
                  3: 'Paper',
                  4: 'Paper',
                  5: 'Bags',
                  6: 'Bags'},
      'Salesperson': {0: 'Jack',
                      1: 'Jill',
                      2: 'Jill',
                      3: 'Jack',
                      4: 'Barry',
                      5: 'Barry',
                      6: 'Jack'},
      'Sales': {0: 40, 1: 20, 2: 500, 3: 50, 4: 10, 5: 450, 6: 100}}

a1 = {'Product': {0: 'Bags',
                  1: 'Bags',
                  2: 'Pencil',
                  3: 'Paper',
                  4: 'Paper',
                  5: 'Soap',
                  6: 'Soap'},
      'Salesperson': {0: 'Barry',
                      1: 'Jack',
                      2: 'Jill',
                      3: 'Jack',
                      4: 'Barry',
                      5: 'Jack',
                      6: 'Jill'},
      'Sales': {0: 450, 1: 100, 2: 500, 3: 50, 4: 10, 5: 40, 6: 20}}

df = pd.DataFrame(s1).set_index(['Product', 'Salesperson']) # sample
a1 = pd.DataFrame(a1).set_index(['Product', 'Salesperson']) # desired answer

print(df)
print(a1)

def my_sort(df):
    raise NotImplementedError

my_answer = my_sort(df)

assert_frame_equal(my_answer, a1)

Answer 1

您可以重置：

df['sums'] = df.groupby('Product')['Sales'].transform('sum')
print(df.sort_values(['sums', 'Sales'], ascending=False).drop('sums', axis=1))

输出：

                     Sales
Product Salesperson       
Bags    Barry          450
        Jack           100
Pencil  Jill           500
Paper   Jack            50
Soap    Jack            40
        Jill            20
Paper   Barry           10