Pandas Pythonでグループ化して並べ替え

Question

私はグループごとに機能を実行しましたが、これを月単位で並べ替えたいのですが、どのようにすればいいですか？現在、この関数は、アルファベット順にソートされた月：

func = {'Predictions':['count','mean','median']} 

table1 = df.groupby(['FLAG','MONTH']).agg(func) 

TABLE1

  Predictions 
         count  mean  median 
FLAG  MONTH          
0   Apr   49812 106.458209 75.325309 
      Aug   44514 93.718901 74.485782 
      Feb   51583 98.921119 74.199794 
      Jan   54837 100.381814 74.682187 
      Jul   49873 100.621877 73.233328 
      Jun   47950 103.688532 74.150171 
      Mar   52816 106.094774 75.104832 
      May   49404 106.847784 75.844241 
      Oct   41828 94.744952 76.178077 
      Sep   41074 96.430351 75.335261 
1   Apr   83377 285.631679 144.582569 
      Aug   66285 217.619038 127.087037 
      Feb   79693 310.919925 180.507922 
      Jan   64730 290.113451 137.291571 
      Jul   105213 298.337893 146.956319 
      Jun   90305 312.484185 136.222903 
      Mar   97274 308.013477 165.752471 
      May   87927 310.162600 142.350688 
      Oct   47064 258.213619 85.445310 
      Sep   47337 240.361602 84.597842 

あなたの助けを

ありがとう！

Answer 1

あなたはreindexを使用することができます。

#rewrite code for remove MultiIndex in columns 
table1 = df.groupby(['FLAG','MONTH'])['Predictions'].agg(['count','mean','median']) 

months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr','May','Jun', 'Jul', 'Aug','Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'] 

df = table1.reindex(months, level=1) 
print (df) 
      count  mean  median 
FLAG MONTH         
0 Jan  54837 100.381814 74.682187 
    Feb  51583 98.921119 74.199794 
    Mar  52816 106.094774 75.104832 
    Apr  49812 106.458209 75.325309 
    May  49404 106.847784 75.844241 
    Jun  47950 103.688532 74.150171 
    Jul  49873 100.621877 73.233328 
    Aug  44514 93.718901 74.485782 
    Sep  41074 96.430351 75.335261 
    Oct  41828 94.744952 76.178077 
1 Jan  64730 290.113451 137.291571 
    Feb  79693 310.919925 180.507922 
    Mar  97274 308.013477 165.752471 
    Apr  83377 285.631679 144.582569 
    May  87927 310.162600 142.350688 
    Jun  90305 312.484185 136.222903 
    Jul 105213 298.337893 146.956319 
    Aug  66285 217.619038 127.087037 
    Sep  47337 240.361602 84.597842 
    Oct  47064 258.213619 85.445310 

Answer 2

作成するインデックスマッピングを使用することができますよりも、あなたはインデックスマッピング

import calendar 
map = {v: k for k,v in enumerate(calendar.month_abbr)} 

に月に取得するには、次のコードを使用することができますthis質問で述べたように月インデックスの新しい列

#create the new index 
df["index"] = df["MONTH"].map(lambda x: map[x]) 
#groupby the new index 
table1 = df.groupby(['FLAG','index']).agg(func).reset_index() 
#drop the multi index 
table1 = table1.reset_index() 
#sort by month 
table1.sort_values("index", inplace = True)