Python 以类似于dyplr中的group函数的方式解释熊猫中的分组

我找不到答案的简单问题：

为什么当我们用一个varaibel将一个panda df分组，然后对结果进行排序时，为什么我们不能像R中的分组函数dplyr那样看到分组的rosw呢

例如，我有以下数据框：

Item      Type    Price 
 A         1       22
 B         1       58
 C         1       33
 A         2       80
 A         3       50
 B         2       98
 C         3       63
 B         5        8

如果我们按

项目

分组，然后按

价格

排序，我们应该看到“A”在一起，“B”在一起，两个“C”在一起，这三个组中的每一个都被排序。我们如何在python中实现这一点

我试过这个：

df.groupby('Item').sort_values(['Price']) # This is not right becuase we can not access the sort function on the grouped by object

df.sort_values('Price').groupby(['Item']) # This does part of the job, but I wnder why I can not see the groupped items togather? 

预期输出如下所示：

Item      Type    Price 
 A         2       80 
 A         3       50    
 A         1       22
 B         2       98
 B         1       58
 B         5        8
 C         3       63
 C         1       33

---

要获得输出，可以使用

df.sort\u值

：

In [783]: df.sort_values(['Item', 'Price'],  ascending=[True, False])
Out[783]: 
  Item  Type  Price
3    A     2     80
4    A     3     50
0    A     1     22
5    B     2     98
1    B     1     58
7    B     5      8
6    C     3     63
2    C     1     33

---

不需要groupby。

您能给我们一个预期输出的示例吗？我很困惑，因为您似乎可以互换使用“排序”和“分组”。您需要用数据说明所有要点，正如前面的评论所要求的。大多数熊猫人可能不知道dplyr的

groupby

是什么样子。就这一点而言，他们可能不精通R。不，我不是交替使用他们，我是分组然后排序。按“x”分组，按“y”排序。我想将输出作为一个数据帧，按项目分组，按价格排序。@您尝试过哪些不起作用？你们是说按项目分组（聚合），然后按价格排序吗？还是按项目排序，然后按价格排序？这是我们完全不清楚的地方。我编辑了我的问题，并添加了我尝试的内容