在多索引 groupby 对象中对月份进行排序

Question

它是示例输入。我想根据“年份”列进行分组，并想在月份列上使用值计数，然后根据月份顺序对“月份”列进行排序。

年份	月
2000	十月
2002	一月
2002	三月
2000	十月
2002	三月
2000	一月

我这样做了： df

.groupby(['Year'])['month'].value_counts()

我得到以下输出：

年	月
2000	10 月 2 日
	1 月 1 日
2002	3月2日
	1 月 1 日

现在我需要按原始月份顺序对月份进行排序。我该怎么办？ 我想要以下输出：

年	月
2000	1 月 1 日
	10 月 2 日
2002	1 月 1 日
	3月2日

Answer 1

您可以使用 groupby() 和

sort_values(by=['Year', 'month'])

:

import pandas as pd


def _sort_month(df):
    month_order = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec']
    df['month'] = pd.Categorical(df['month'], categories=month_order, ordered=True)
    GB = df.groupby(['Year'])['month'].value_counts()
    G = GB.reset_index(name='count')
    res = G.sort_values(by=['Year', 'month'])
    res.set_index(['Year', 'month'], inplace=True)
    return res


df = pd.DataFrame({'Year': [2000, 2002, 2002, 2000, 2002, 2000],
                   'month': ['Oct', 'Jan', 'Mar', 'Oct', 'Mar', 'Jan']})

print(_sort_month(df))

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