Pandas 基于索引中整数重复集的数据帧重排序

我有一个包含一些列的数据框，我没有找到按如下方式排列行的方法：

我需要按字段

标签

顺序排列数据帧（如组）

输入 所需订单：

I category  tags
0   C   #29-106
1   B   #25-74
2   F   #18-109
3   C   #26-86
0   B   #29-93
1   D   #26-170
2   B   #26-108
3   B   #28-145
0   C   #21-102
1   D   #28-145
2   A   #30-125
3   A   #29-93
0   B   #21-102
1   A   #26-108
2   C   #30-125

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我已经搜索了不同的排序方法，但无法找到仅使用熊猫进行排序的方法。

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我感谢你的帮助

一个想法和助手栏，由和：

或者首先按列排序，然后使用和更改顺序：

I category  tags
0   C   #29-106
1   B   #25-74
2   F   #18-109
3   C   #26-86
0   B   #29-93
1   D   #26-170
2   B   #26-108
3   B   #28-145
0   C   #21-102
1   D   #28-145
2   A   #30-125
3   A   #29-93
0   B   #21-102
1   A   #26-108
2   C   #30-125

df['a'] = df.groupby('I').cumcount()

df = df.sort_values(['a','I'])
print (df)
    I category     tags  a
2   0        C  #29-106  0
0   1        A   #25-74  0
3   2        A  #18-109  0
4   3        B   #26-86  0
8   0        B   #29-93  1
1   1        B  #26-170  1
5   2        A  #26-108  1
12  3        A  #28-145  1
9   0        D  #21-102  2
7   1        B  #28-145  2
6   2        C  #30-125  2
13  3        D   #29-93  2
14  0        B  #21-102  3
10  1        F  #26-108  3
11  2        F  #30-125  3

df = df.sort_values('I')
df = df.iloc[df.groupby('I').cumcount().argsort()]
print (df)
    I category     tags
2   0        C  #29-106
0   1        A   #25-74
3   2        A  #18-109
4   3        B   #26-86
8   0        B   #29-93
1   1        B  #26-170
5   2        A  #26-108
12  3        A  #28-145
9   0        D  #21-102
7   1        B  #28-145
6   2        C  #30-125
13  3        D   #29-93
14  0        B  #21-102
10  1        F  #26-108
11  2        F  #30-125