python - 按特定最大值对 GroupBy 对象进行排序。个体群体内的值(value)

Question

我正在尝试按特定年份的最高值(即 2018 年值)对 groupby 对象进行排序。然而，没有成功。
代码:

aggs = {'sales':'sum')
df.groupby(by=['segment', 'year'].agg(aggs)

分组时 pandas 的默认结果
(按 Level0 字母顺序排序，然后按 Level1 升序)

Segment Year Sales  
A 2016 2  
A 2017 10  
A 2018 6  
B 2016 1  
B 2017 4  
B 2018 8

预期结果:

Segment Year Sales  
B 2016 1  
B 2017 4  
B 2018 8  
A 2016 2  
A 2017 10  
A 2018 6

即A 排在 B 之后，因为 2018 年 B 的总和是 8，而 A 的总和是 6。

Answer 1

Idea 是通过使用 2018 过滤值创建有序的 Categorical 类别，并按 Sales 排序:

cats = df[df['Year'] == 2018].sort_values('Sales', ascending=False)['Segment']

aggs = {'Sales':'sum'}
df['Segment'] = pd.Categorical(df['Segment'], ordered=True, categories=cats)
df1 = df.groupby(by=['Segment', 'Year']).agg(aggs)

print (df1)
              Sales
Segment Year       
B       2016      1
        2017      4
        2018      8
A       2016      2
        2017     10
        2018      6