python - 按一定顺序排序(情况: pandas DataFrame Groupby)

Question

我想更改以下代码显示的订单日期。
我想要的是顺序为(周一、周二、周三、周四、周五、周六、周日)的结果
- 我应该说，按特定预定义的顺序按键排序吗？

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这是我的代码，需要一些调整:

f8 = df_toy_indoor2.groupby(['device_id', 'day'])['dwell_time'].sum()

print(f8)

当前结果:

device_id                         day
device_112                        Thu     436518
                                  Wed     636451
                                  Fri     770307
                                  Tue     792066
                                  Mon     826862
                                  Sat     953503
                                  Sun    1019298
device_223                        Mon    2534895
                                  Thu    2857429
                                  Tue    3303173
                                  Fri    3548178
                                  Wed    3822616
                                  Sun    4213633
                                  Sat    4475221

期望的结果:

device_id                         day
device_112                        Mon     826862  
                                  Tue     792066
                                  Wed     636451 
                                  Thu     436518
                                  Fri     770307
                                  Sat     953503
                                  Sun    1019298
device_223                        Mon    2534895
                                  Tue    3303173
                                  Wed    3822616
                                  Thu    2857429
                                  Fri    3548178
                                  Sat    4475221
                                  Sun    4213633

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这里，type(df_toy_indoor2.groupby(['device_id', 'day'])['dwell_time']) 是一个类 'pandas.core.groupby.SeriesGroupBy'。

我找到了 .sort_values() ，但它是一个按值排序的内置函数。
我想获得一些指示来设置一些顺序以使用它进一步进行数据操作。
提前致谢。

Answer 1

花了我一些时间，但我找到了解决方案。 reindex做你想做的事。请参阅我的代码示例:

a = [1, 2] * 2 + [2, 1] * 3 + [1, 2]
b = ['Mon', 'Wed', 'Thu', 'Fri'] * 3
c = list(range(12))
df = pd.DataFrame(data=[a,b,c]).T
df.columns = ['device', 'day', 'value']
df = df.groupby(['device', 'day']).sum()

给出:

            value
device day       
1      Fri      7
       Mon      0
       Thu     12
       Wed     14
2      Fri     14
       Mon     12
       Thu      6
       Wed      1

然后重新索引:

df.reindex(['Mon', 'Wed', 'Thu', 'Fri'], level='day')

或更方便(归功于 burhan)

df.reindex(list(calendar.day_abbr), level='day')

给出:

            value
device day       
1      Mon      0
       Wed     14
       Thu     12
       Fri      7
2      Mon     12
       Wed      1
       Thu      6
       Fri     14