Si quieres clasificar por grupos dentro de los grupos en Pandas DataFrame, puedes usar el parámetro “sort” dentro del método groupby()” para controlar el comportamiento de clasificación de los grupos resultantes.
El parámetro sort puede tomar uno de los siguientes valores:
- True o Verdadero: ordena los grupos por los valores en las claves groupby. Este es el comportamiento predeterminado.
- False o falso: no ordenar los grupos.
Ejemplo de sort en groupby()
import pandas as pd
# Sample DataFrame
data = {
"Category": ["A", "B", "A", "B", "A", "B"],
"Value": [10, 20, 30, 40, 50, 60]
}
df = pd.DataFrame(data)
print("Original DataFrame:")
print(df)
# Group by Category and sort by Category values (default behavior)
sorted_groups = df.groupby("Category", sort=True)
print("\nGroups sorted by Category values:")
for name, group in sorted_groups:
print(f"\nCategory: {name}")
print(group)
# Group by Category without sorting
unsorted_groups = df.groupby("Category", sort=False)
print("\nGroups without sorting:")
for name, group in unsorted_groups:
print(f"\nCategory: {name}")
print(group)
Producción
Original DataFrame:
Category Value
0 A 10
1 B 20
2 A 30
3 B 40
4 A 50
5 B 60
Groups sorted by Category values:
Category: A
Category Value
0 A 10
2 A 30
4 A 50
Category: B
Category Value
1 B 20
3 B 40
5 B 60
Groups without sorting:
Category: A
Category Value
0 A 10
2 A 30
4 A 50
Category: B
Category Value
1 B 20
3 B 40
5 B 60
En este código, el objeto sorted_groups DataFrameGroupBy tiene grupos ordenados por los valores de la columna “Categoría”, mientras que el objeto unsorted_groups DataFrameGroupBy mantiene el orden original en el que aparecen los grupos en el DataFrame de origen.
Sin embargo, dado que el DataFrame de origen ya tiene los grupos ordenados por los valores de la columna “Categoría” el resultado en ambos casos es el mismo.