Pandas：不执行聚合操作的分组与排序实现问题

嗨，我完全懂你的需求——你只是想把同城市的行归到一块儿，同时按「运动场地数量」排序，而且不需要做任何聚合计算（比如求和、计数这类），确实用groupby加聚合函数的常规思路不太对路，给你两个简单的实现方案：

方案一：先排序，自动实现“分组”效果 #

其实最直接的方式是先对数据排序，因为当你按「运动场地数量」和「城市」排序后，同一个城市的行自然会挨在一起，而且整体会按照场地数量的大小排列，完全符合你的要求：

# 先处理城市名称的小瑕疵（比如把NYC.改成NYC，避免被当成不同城市）
df['City'] = df['City'].str.strip('.')

# 只选择需要的两列，然后按场地数量、城市排序（ascending=False可以改成从大到小）
result = df[['City', 'No. of Sport Fields']].sort_values(by=['No. of Sport Fields', 'City'])
print(result)

运行后你会看到，所有同城市的行都聚在一起，而且整个结果是按运动场地数量排序好的，完美满足“分组+排序”的需求，还不用写复杂的分组逻辑。

方案二：用groupby遍历分组（适合需要单独处理每组的场景） #

如果你就是想明确用分组的方式实现，也完全可以——groupby不一定非要配合聚合函数，我们可以先排序，再分组遍历每个城市的数据：

# 先清洗城市名称
df['City'] = df['City'].str.strip('.')

# 先按运动场地数量排好序，确保分组后的顺序是按场地数来的
df_sorted = df.sort_values(by='No. of Sport Fields')

# 按城市分组，注意设置sort=False，这样会保持我们之前排序的组顺序
for city, group in df_sorted.groupby('City', sort=False):
    print(f"--- {city} ---")
    print(group[['City', 'No. of Sport Fields']])

这个方法会把每个城市的结果单独打印出来，还带个城市标题，如果你需要对每个城市的行做额外处理的话，这个方式会更灵活。

小提醒 #

你数据里的NYC.（带点）和NYC会被Pandas当成两个不同的城市，所以一定要先做个简单的清洗，不然分组结果会出错哦。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Manish