我已经看过了这个问题 https://stackoverflow.com/questions/14941366/pandas-sort-by-group-aggregate-and-column，但期望的结果与我的略有不同。
想象一下这样分组的数据框：
df.groupby(['product_name', 'usage_type']).total_cost.sum()
product_name usage_type
Lorem A 30.694665
B 0.000634
C 1.659360
D 0.000031
E 3339.140042
F 0.074340
Ipsum G 9.627360
A 19.053377
D 14.492155
Dolor B 9.698245
H 6993.792163
C 31947.955679
D 2150.400001
E 26.337789
Name: total_cost, dtype: float6
我想要的输出是相同的结构，但具有两个属性：
- 按成本总和对产品名称进行排序
- 按字典顺序对使用类型进行排序（更好的选择：按成本降序排序）
这样成本最高的产品首先出现，但仍保留细分。
如果它明显更简单，我可以放弃按使用类型进行二次排序。
从分组的 DataFrame 开始：
import pandas as pd
df2 = pd.read_table('data', sep='\s+').set_index(['product_name', 'usage_type'])
# val
# product_name usage_type
# Lorem A 30.694665
# B 0.000634
# C 1.659360
# D 0.000031
# E 3339.140042
# F 0.074340
# Ipsum G 9.627360
# A 19.053377
# D 14.492155
# Dolor B 9.698245
# H 6993.792163
# C 31947.955679
# D 2150.400001
# E 26.337789
您可以将键值存储在新列中：
df2['key1'] = df2.groupby(level='product_name')['val'].transform('sum')
df2['key2'] = df2.index.get_level_values('usage_type')
然后按这些关键列排序：
# >>> df2.sort(['key1', 'key2'], ascending=[False,True])
# val key1 key2
# product_name usage_type
# Dolor B 9.698245 41128.183877 B
# C 31947.955679 41128.183877 C
# D 2150.400001 41128.183877 D
# E 26.337789 41128.183877 E
# H 6993.792163 41128.183877 H
# Lorem A 30.694665 3371.569072 A
# B 0.000634 3371.569072 B
# C 1.659360 3371.569072 C
# D 0.000031 3371.569072 D
# E 3339.140042 3371.569072 E
# F 0.074340 3371.569072 F
# Ipsum A 19.053377 43.172892 A
# D 14.492155 43.172892 D
# G 9.627360 43.172892 G
result = df2.sort(['key1', 'key2'], ascending=[False,True])['val']
print(result)
yields
product_name usage_type
Dolor B 9.698245
C 31947.955679
D 2150.400001
E 26.337789
H 6993.792163
Lorem A 30.694665
B 0.000634
C 1.659360
D 0.000031
E 3339.140042
F 0.074340
Ipsum A 19.053377
D 14.492155
G 9.627360
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