列を別の列の値でグループ化して整列します。

Question

2つの列が生成され、連結されています。同じ列の行を維持しながら並べ替えることができます。D元の順序：

In [120]: df_list[0] 
Out[120]: 

    A   B   C   D 
0 0.564678 0.598355 0.606693 MA0835 
1 0.066291 0.063587 0.662292 MA0835 
2 0.000000 0.000000 0.010758 MA0835 
3 0.000000 0.000000 0.097895 MA0835 
4 0.000000 0.000000 0.136468 MA0835 

In [121]: df_list[1] 
Out[121]: 

    A   B   C   D 
0 0.628844 0.614492 0.570333 MA1002 
1 0.317790 0.293189 0.239368 MA1002 
2 0.000000 0.000000 0.000000 MA1002 
3 0.000000 0.000000 0.000000 MA1002 
4 0.000000 0.000000 0.000000 MA1002 

In [122]: df = pd.concat(df_list[0:2]) 

In [122]: df 
Out[122]: 
    A   B   C   D 
0 0.564678 0.598355 0.606693 MA0835 
1 0.066291 0.063587 0.662292 MA0835 
2 0.000000 0.000000 0.010758 MA0835 
3 0.000000 0.000000 0.097895 MA0835 
4 0.000000 0.000000 0.136468 MA0835 
0 0.628844 0.614492 0.570333 MA1002 
1 0.317790 0.293189 0.239368 MA1002 
2 0.000000 0.000000 0.000000 MA1002 
3 0.000000 0.000000 0.000000 MA1002 
4 0.000000 0.000000 0.000000 MA1002 

標準ソートが生成：

In [125]: df.sort_values('A',ascending=False) 
Out[125]: 
    A   B   C   D 
0 0.628844 0.614492 0.570333 MA1002 
0 0.564678 0.598355 0.606693 MA0835 
1 0.317790 0.293189 0.239368 MA1002 
1 0.066291 0.063587 0.662292 MA0835 
2 0.000000 0.000000 0.010758 MA0835 
3 0.000000 0.000000 0.097895 MA0835 
4 0.000000 0.000000 0.136468 MA0835 
2 0.000000 0.000000 0.000000 MA1002 
3 0.000000 0.000000 0.000000 MA1002 
4 0.000000 0.000000 0.000000 MA1002 

をしかし、私は、AにソートしDによって指定された行のグループを維持したいと思います。これは、所望の出力です：

A   B   C   D 
0 0.628844 0.614492 0.570333 MA1002 
1 0.317790 0.293189 0.239368 MA1002 
2 0.000000 0.000000 0.000000 MA1002 
3 0.000000 0.000000 0.000000 MA1002 
4 0.000000 0.000000 0.000000 MA1002 
0 0.564678 0.598355 0.606693 MA0835 
1 0.066291 0.063587 0.662292 MA0835 
2 0.000000 0.000000 0.010758 MA0835 
3 0.000000 0.000000 0.097895 MA0835 
4 0.000000 0.000000 0.136468 MA0835 

は私がgroupbyで作業する必要がありますか、または私はに慣れていないよ別の並べ替え/グループ化の技術がありますか？

Answer 1

は「D」の絶対的な順序が重要であるpd.concat

keys = [(df.A.iloc[0], i) for i, df in enumerate(list_of_dfs)] 
pd.concat(list_of_dfs, keys=keys) \ 
    .sort_index(ascending=[False, True, True]) \ 
    .reset_index(drop=True)