我试图按此数据帧的两列进行排序,但我尝试过的方法没有成功。这可能是一个非常基本的答案。感谢您的帮助。你知道吗
import pandas
from pandas import DataFrame, Series
data = [
('product_a','1/31/2014',53)
,('product_b','1/31/2014',44)
,('product_c','1/31/2014',36)
,('product_a','2/28/2014',52)
,('product_b','2/28/2014',43)
,('product_c','2/28/2014',35)
,('product_a','3/31/2014',50)
,('product_b','3/31/2014',41)
,('product_c','3/31/2014',34)
]
product_df = DataFrame( data, columns=['product_desc','activity_month','prod_count'] )
product_df['pct_ch'] = product_df.groupby('product_desc')['prod_count'].pct_change()
product_df = product_df.sort('activity_month','product_desc')
结果如下:
product_desc activity_month prod_count pct_ch
6 product_a 3/31/2014 50 -0.038462
3 product_a 2/28/2014 52 -0.018868
0 product_a 1/31/2014 53 NaN
4 product_b 2/28/2014 43 -0.022727
7 product_b 3/31/2014 41 -0.046512
1 product_b 1/31/2014 44 NaN
2 product_c 1/31/2014 36 NaN
8 product_c 3/31/2014 34 -0.028571
5 product_c 2/28/2014 35 -0.027778
我想要的是:
product_desc activity_month prod_count pct_ch
0 product_a 1/31/2014 53 NaN
3 product_a 2/28/2014 52 -0.018868
6 product_a 3/31/2014 50 -0.038462
1 product_b 1/31/2014 44 NaN
4 product_b 2/28/2014 43 -0.022727
7 product_b 3/31/2014 41 -0.046512
2 product_c 1/31/2014 36 NaN
5 product_c 2/28/2014 35 -0.027778
8 product_c 3/31/2014 34 -0.028571
我应该如何以不同的方式处理这类问题?你知道吗
更新: 我将activity\u month改为date并更新了排序逻辑,如下所示,仍然得到了没有正确输出的结果。你知道吗
product_df = product_df.sort(['activity_month','product_desc'])
product_desc activity_month prod_count pct_ch
0 product_a 2014-01-31 53 NaN
1 product_b 2014-01-31 44 NaN
2 product_c 2014-01-31 36 NaN
3 product_a 2014-02-28 52 -0.018868
4 product_b 2014-02-28 43 -0.022727
5 product_c 2014-02-28 35 -0.027778
6 product_a 2014-03-31 50 -0.038462
7 product_b 2014-03-31 41 -0.046512
8 product_c 2014-03-31 34 -0.028571
在对多个列进行排序时,
sort()
需要一个列列表(因此将列名包装在[]中),并且顺序很重要。您希望“product\u desc”作为排序中的第一个变量,“activity\u month”作为第二个变量:相关问题 更多 >
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