我在 groupby 上应用了 sum()，我想对最后一列的值进行排序

Question

鉴于以下数据帧

user_ID  product_id  amount
   1       456          1
   1        87          1
   1       788          3
   1       456          5
   1        87          2
  ...      ...         ...

第一列是客户的ID，第二列是他购买的产品的ID，'amount'表示当天购买的产品数量（日期也考虑在内）。客户每天可以购买任意数量的产品。我想计算客户购买每种产品的总次数，所以我应用了一个groupby

df.groupby(['user_id','product_id'], sort=True).sum()

现在我想对每组中的金额总和进行排序。有什么帮助吗？

Answer 1

假设df是：

     user_ID  product_id  amount
0        1         456       1
1        1          87       1
2        1         788       3
3        1         456       5
4        1          87       2
5        2         456       1
6        2         788       3
7        2         456       5

然后你可以使用，groupby和sum以前一样，此外，你可以按两列对值进行排序，[user_ID, amount]并ascending=[True,False]引用用户的升序和每个用户的金额降序：

new_df = df.groupby(['user_ID','product_id'], sort=True).sum().reset_index()
new_df = new_df.sort_values(by = ['user_ID', 'amount'], ascending=[True,False])
print(new_df)

输出：

     user_ID   product_id  amount
1        1         456       6
0        1          87       3
2        1         788       3
3        2         456       6
4        2         788       3

Answer 2

这将为您提供前 5 个最大的：

# n  = number of rows you want to return
df.groupby(['user_id'])['amount'].sum().nlargest(n)