如何解决按多索引数据框中每个组的值排序
我正在尝试转换一个 MultiIndex 数据帧(它是从一个 xarray 数据集转换而来的,该数据集具有 3 个维度,分别是时间、纬度和经度以及两个变量“FFDI”和“REF_ID”)。
数据框看起来像:
public chooseFileBtnClick(fieldName: string) {
if (this.fileUploadMap.get(fieldName) === undefined) {
this.isFileUploadCancel = true;
}
}
原始 xarray Dataset 时间的三个维度(17696,每天从 1972-01-20 到 2020-06-30)纬度(148)和经度(244)。
我想按每个(纬度、经度)组的 FFDI 值对日期/时间进行排序。
FFDI REF_ID
latitude longitude time
-39.200001 140.800003 1972-01-20 1.2 0
1972-01-21 0.9 0
1972-01-22 1.5 0
1972-01-23 1.6 0
1972-01-24 1.1 0
1972-01-25 1.1 0
1972-01-26 1.0 0
1972-01-27 1.4 0
1972-01-28 1.4 0
1972-01-29 1.8 0
1972-01-30 1.7 0
1972-01-31 1.4 0
1972-02-01 0.9 0
1972-02-02 0.9 0
1972-02-03 1.4 0
... ... ... ... ...
-33.900002 150.000000 2020-06-17 0.7 36111
2020-06-18 0.9 36111
2020-06-19 1.6 36111
2020-06-20 1.8 36111
2020-06-21 0.6 36111
2020-06-22 0.4 36111
2020-06-23 0.6 36111
2020-06-24 0.6 36111
2020-06-25 1.2 36111
2020-06-26 1.3 36111
2020-06-27 1.1 36111
2020-06-28 1.7 36111
2020-06-29 0.9 36111
2020-06-30 1.8 36111
2020-07-01 0.8 36111
639037952 rows × 2 columns
解决方法
我认为您需要 DataFrame.sort_values
的级别和列 FFDI
:
df = df.sort_values(['latitude','longitude','FFDI'],ascending=[True,True,False])
或者:
df = df.sort_values('FFDI',ascending=False).sort_index(level = [0,1],sort_remaining=False)
如果不能按前 2 个级别排序,请使用:
f = lambda x: x.sort_values('FFDI',ascending=False)
df = df.groupby(level=[0,group_keys=False,sort=False).apply(f)
,
import pandas as pd
import pandasql as ps
df = pd.read_csv("URCSV.csv")
a = ps.sqldf('Select * from df Group by "latitude","longitude" order by "FFDI" ')
print(a)
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