Python 熊猫：在基于另一列创建的组中，对一列中的值重新排序

我的数据已经根据一列按组排序。在每个组中，我试图对另一列中的值进行重新排序。下面的例子说明了我的意思：

目前我的数据是这样的，按运营商名称排序。第三栏显示了他们持有的产品类型。然而，我希望每个运营商都能将鸡肉排在第一位，这样看起来就像下面的第二张表

名称 数量 产品 承运人A 1. 苹果 承运人A 9 橘子 承运人A 8. 香蕉 承运人A 10 鸡 承运人A 28 全部的 承运人B 9 苹果 承运人B 4. 橘子 承运人B 6. 香蕉 承运人B 9 鸡 承运人B 28 全部的 载体C 5. 苹果 载体C 8. 橘子 载体C 9 香蕉 载体C 10 鸡 载体C 32 全部的

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使用

pd.CategoricalDType

完成以下操作：

# create your ordered list
cat = ['Chicken'] + sorted([p for p in df["Product"].unique()
                                  if not p in ['Chicken', 'Total']]) + ['Total']

# set as category
df = df.astype({'Product': pd.CategoricalDtype(cat, ordered=True)})

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使用

pd.CategoricalDType

完成以下操作：

# create your ordered list
cat = ['Chicken'] + sorted([p for p in df["Product"].unique()
                                  if not p in ['Chicken', 'Total']]) + ['Total']

# set as category
df = df.astype({'Product': pd.CategoricalDtype(cat, ordered=True)})

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这就是我将如何一步一步地做到这一点

#获取唯一类别并转换为列表
产品=列表（df.Product.unique（））
#将“鸡”移到列表的前面
产品.插入（0，产品.pop（产品.索引（“鸡肉”））
#按照产品列表的顺序将“产品”列转换为分类
df.Product=pd.category（df.Product，products）
#基于两列进行排序
df=df.sort_值（[“名称”、“产品”]）

这是我一步一步来做的方式

#获取唯一类别并转换为列表
产品=列表（df.Product.unique（））
#将“鸡”移到列表的前面
产品.插入（0，产品.pop（产品.索引（“鸡肉”））
#按照产品列表的顺序将“产品”列转换为分类
df.Product=pd.category（df.Product，products）
#基于两列进行排序
df=df.sort_值（[“名称”、“产品”]）

感谢您的解决方案。与其他解决方案一样，不幸的是，我没有指出必须保留载波的显示顺序。在我的示例中，它们已经按字母顺序排列，但在我的实际数据集中，情况并非如此，我也不打算这样做。我已经用这个额外的问题更新了我的问题。谢谢你的解决方案。与其他解决方案一样，不幸的是，我没有指出必须保留载波的显示顺序。在我的示例中，它们已经按字母顺序排列，但在我的实际数据集中，情况并非如此，我也不打算这样做。我已经用这个额外的问题更新了我的问题。对不起，我忘了添加“名称”中的顺序应该保留。您的代码在本例中有效，因为名称已按字母顺序排序。但在实际的数据集中，它不是按这种方式排序的，而是必须保留原来的顺序。我已经更新了我的问题，谢谢，请忽略上面的评论-如果我在您建议的代码之后定义另一个排序机制来再次对“Name”进行排序，那么这个解决方案将非常有效。对不起，我忘了添加应该保留“Name”中的顺序。您的代码在本例中有效，因为名称已按字母顺序排序。但在实际的数据集中，它不是按这种方式排序的，而是必须保留原来的顺序。我已经更新了我的问题，谢谢，请忽略上面的评论-如果我在您建议的代码之后定义另一个排序机制来再次对“Name”进行排序，这个解决方案将非常有效。

>>> df.sort_values(['Name', 'Product'])
         Name  Amount  Product
3   Carrier A      10  Chicken
0   Carrier A       1   Apples
2   Carrier A       8  Bananas
1   Carrier A       9  Oranges
4   Carrier A      28    Total
8   Carrier B       9  Chicken
5   Carrier B       9   Apples
7   Carrier B       6  Bananas
6   Carrier B       4  Oranges
9   Carrier B      28    Total
13  Carrier C      10  Chicken
10  Carrier C       5   Apples
12  Carrier C       9  Bananas
11  Carrier C       8  Oranges
14  Carrier C      32    Total