编写按指定列分组排序的透视表DataFrame函数时遇返回值错误，求简洁解决方案

嘿，我马上就能帮你修复这个问题！你遇到的核心问题是**inplace=True的误用**——当你在sort_values里用这个参数时，它会直接修改当前的DataFrame，并且返回None，这就导致你的retDF变成了None，自然不符合返回DataFrame的要求。

按照教授说的一行代码搞定的思路，正确的写法非常简洁，只需要去掉inplace=True，并明确指定降序排序（默认是升序，所以要加ascending=False）：

def createPivot(theData, groupBy, orderBy):
    return theData.groupby(groupBy).mean().reset_index().sort_values(by=orderBy, ascending=False)

代码分解解释： #

• theData.groupby(groupBy).mean()：按指定列分组，计算每组所有列的均值（其中就包含你需要用来排序的orderBy列的均值）
• .reset_index()：把分组用的groupBy列从索引变回普通数据列，这样结果里会保留分组列的内容
• .sort_values(by=orderBy, ascending=False)：按照orderBy列的均值降序排序，这里不使用inplace=True，所以方法会直接返回排序后的新DataFrame，我们直接return这个结果就完美符合要求了

这样写既满足了所有需求，又确实是一行代码完成核心逻辑，完全符合教授的要求~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user15592619