Pandas技术问题：按大小总和对MultIndex（多级索引）排序

嘿，这需求不难搞定，我给你一步步拆解：

首先，咱们先把你提供的数据转换成Pandas DataFrame，方便后续操作：

import pandas as pd

# 构建你的示例数据
data = [
    ("website.com", "1.1.1.1"),
    ("website.com", "1.1.1.1"),
    ("website.com", "1.1.1.1"),
    ("website.com", "1.1.1.1"),
    ("website.com", "1.1.1.2"),
    ("website1.com", "1.1.1.1"),
    ("website1.com", "1.1.1.1"),
    ("website1.com", "1.1.1.3"),
    ("website1.com", "1.1.1.3"),
    ("website2.com", "1.1.1.4"),
]

df = pd.DataFrame(data, columns=["website", "ip"])

接下来，按website和ip分组，统计每个组合的请求次数，这时候会自动生成多级索引（MultiIndex）：

# 分组并统计每个(网站, IP)组合的请求次数
grouped_counts = df.groupby(["website", "ip"]).size()

现在你需要按「网站的总请求数」来排序这个多级索引，同时每个网站下再按IP的请求数排序。咱们可以先算出每个网站的总请求量，再用它作为排序的核心依据：

# 先计算每个网站的总请求数
website_total = df.groupby("website").size()

# 执行排序：第一优先级是网站总请求数（降序），第二优先级是IP的请求数（降序）
sorted_result = grouped_counts.sort_values(
    key=lambda x: [website_total[x.index.get_level_values(0)], x],
    ascending=[False, False]
)

如果你更习惯看DataFrame格式的结果，可以把它转成带多级索引的DataFrame：

# 转换成DataFrame并重新设置多级索引
sorted_df = sorted_result.reset_index(name="request_count").set_index(["website", "ip"])

运行后，sorted_result的输出会是这样的：

website.com  1.1.1.1    4
             1.1.1.2    1
website1.com 1.1.1.1    2
             1.1.1.3    2
website2.com 1.1.1.4    1
dtype: int64

完全符合你想要的：先按网站的总请求量从多到少排序，每个网站内部再按IP的请求数排序～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pythad