Python 3.x 没有聚合函数的Groupby并对数据进行排序

Python 3.x 没有聚合函数的Groupby并对数据进行排序,python-3.x,Python 3.x,我有客户ID和购买日期。我需要为每个客户ID分别排序购买日期。 我需要一个groupby操作,但没有聚合,并对每个客户的购买日期进行排序 这样做 new_data = data.groupby('custID').sort_values('purchase_date') AttributeError:无法访问的可调用属性“sort\u values” “DataFrameGroupBy”对象,请尝试使用“应用”方法 预期结果如下: custID purchase_date 100 2

我有客户ID和购买日期。我需要为每个客户ID分别排序购买日期。 我需要一个groupby操作,但没有聚合,并对每个客户的购买日期进行排序

这样做

new_data = data.groupby('custID').sort_values('purchase_date')
AttributeError:无法访问的可调用属性“sort\u values” “DataFrameGroupBy”对象,请尝试使用“应用”方法

预期结果如下:

custID  purchase_date
100     23/01/2019
100     29/01/2019
100     03/04/2019
120     02/05/2018
120     09/03/2019
120     11/05/2019
输出:

打印(分类数据)

打印(sortedData.to_字符串(index=False))

# import the pandas library
import pandas as pd

data = {
    'purchase_date': ['23/01/2019', '19/01/2019', '12/01/2019', '23/01/2019', '11/01/2019', '23/01/2019', '06/05/2019', '05/05/2019', '05/01/2019', '02/07/2019',],
    'custID': [100, 160, 100, 110, 160, 110, 110, 110, 110, 160]
}

df = pd.DataFrame(data)


sortedData = df.groupby('custID').apply(
lambda x: x.sort_values(by = 'purchase_date', ascending = True))

sortedData=sortedData.reset_index(drop=True, inplace=False)
Index  custID  purchase_date

 0     100    12/01/2019
 1     100    23/01/2019
 2     110    05/01/2019
 3     110    05/05/2019
 4     110    06/05/2019
 5     110    23/01/2019
 6     110    23/01/2019
 7     160    02/07/2019
 8     160    11/01/2019
 9     160    19/01/2019
custID purchase_date
 100    12/01/2019
 100    23/01/2019
 110    05/01/2019
 110    05/05/2019
 110    06/05/2019
 110    23/01/2019
 110    23/01/2019
 160    02/07/2019
 160    11/01/2019
 160    19/01/2019