如何在反转时序DataFrame后保持顺序执行groupby操作？

问题出在groupby默认会对分组键进行排序，导致结果回到原顺序。要在反转数据的状态下完成分组累加，只需在groupby时添加sort=False参数，阻止分组键自动排序即可。

修改后的代码 #

x = ts.loc[::-1, "column_1"].eq(0)
# 添加sort=False，保留数据中分组的出现顺序
result = x.groupby(pd.Grouper(freq="M"), sort=False).cumsum().head(35)

原理说明 #

• 你原代码中，pd.Grouper(freq="M")会提取每个日期对应的月份作为分组键，而groupby默认参数sort=True会把这些月份按键的升序（比如2000-01在前，2000-02在后）重新排列，所以结果看起来像是恢复了原数据顺序。
• 加上sort=False后，分组会严格按照反转后数据中月份出现的先后顺序（也就是先2000-02，再2000-01）处理，同时每个组内的行顺序也保持反转后的状态，这样cumsum就是在反转后的组内数据上进行累加，最终结果的顺序也和反转后的数据集一致。

额外验证（可选） #

如果想确认分组后的顺序，可以查看分组对象的groups属性：

groups = x.groupby(pd.Grouper(freq="M"), sort=False).groups
print(groups.keys())  # 输出顺序会是2000-02, 2000-01，和反转后数据的月份出现顺序一致

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bella_18