如何对pandas分组聚合得到的numpy形式结果进行排序？

实现代码 #

你可以直接用以下代码实现需求：

import pandas as pd
import numpy as np

# 分组聚合时设置as_index=False，保留seller为普通列，不会转为行索引
seller_total = df.groupby("seller", as_index=False).aggregate({"price_paid": np.sum})

# 按price_paid列降序排序
sorted_seller = seller_total.sort_values(by="price_paid", ascending=False)

# 可选：设置浮点数显示格式，禁用科学计数法，金额保留2位小数
pd.set_option("display.float_format", lambda x: "%.2f" % x)

# 输出结果
print(sorted_seller)

原写法问题说明 #

之前的写法问题核心有两点：

• groupby默认会把分组键seller转为行索引，直接对聚合结果切片倒序时，容易丢失索引对应的卖家信息，最终只剩数值序列
• 科学计数法是pandas/numpy对特定范围浮点数的默认显示规则，修改显示格式或者对金额列做小数位截断即可解决

如果不需要全局修改浮点数显示规则，也可以仅对当前结果的金额列做处理：

sorted_seller["price_paid"] = sorted_seller["price_paid"].round(2)

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