Pandas groupby分组后如何按number排序再拼接inter_type列

你可以先对整个数据集按name和number字段排序后再执行分组拼接逻辑，排序后的同一name分组内的行已经按number的顺序排列，groupby会保留组内行的原有顺序，拼接时自然就能得到符合要求的结果：

df.sort_values(by=['name', 'number'])\
  .groupby(['name'])['inter_type']\
  .apply(lambda x: ','.join(x))\
  .reset_index()

如果你希望更直观地体现「分组内排序」的逻辑，也可以在分组后的apply回调中对每个分组单独排序再拼接：

df.groupby('name')\
  .apply(lambda group: ','.join(group.sort_values('number')['inter_type']))\
  .reset_index(name='inter_type')

两种方法都能实现需求，前者写法更简洁、执行效率更高，更推荐日常使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者TigerJ