Python 在一列中按引用对数据帧进行排序，同时在其他列中保持顺序

我想以与此问题类似的方式对数据帧进行排序：

然而，我遇到的一个问题是，计数不能保证是唯一的，在这种情况下，行将被交错（我使用EdChum在上述问题中建议的方法）

给定以下数据帧：

cluster_id,distance,url
1,0.15,aaa.com
1,0.25,bbb.com
2,0.05,ccc.com
2,0.10,ccc.com
7,0.1,abc.com
7,0.2,def.com
7,0.3,xyz.com

之后，我希望它是：

cluster_id,distance,url
7,0.1,abc.com
7,0.2,def.com
7,0.3,xyz.com
1,0.15,aaa.com
1,0.25,bbb.com
2,0.05,ccc.com
2,0.10,ccc.com

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请注意，列cluster\u id和distance仍然按顺序排列，在按出现的“cluster\u id”排序后，我们可以按

cluster\u id和新列“G”排序：

df.assign(G=df.groupby('cluster_id').cluster_id.transform('count')).sort_values(['G','cluster_id'],ascending=[False,True]).drop('G',1)
Out[248]: 
   cluster_id  distance      url
4           7      0.10  abc.com
5           7      0.20  def.com
6           7      0.30  xyz.com
0           1      0.15  aaa.com
1           1      0.25  bbb.com
2           2      0.05  ccc.com
3           2      0.10  ccc.com

我们可以按
集群id
和新列“G”进行排序：

df.assign(G=df.groupby('cluster_id').cluster_id.transform('count')).sort_values(['G','cluster_id'],ascending=[False,True]).drop('G',1)
Out[248]: 
   cluster_id  distance      url
4           7      0.10  abc.com
5           7      0.20  def.com
6           7      0.30  xyz.com
0           1      0.15  aaa.com
1           1      0.25  bbb.com
2           2      0.05  ccc.com
3           2      0.10  ccc.com

这是按任何列排序的吗？（哦，对不起，我读错了！）@JoseA。我不太明白你的意思。在排序后，我希望列cluster\u id和distance仍然是有序的，在按“cluster\u id”的出现进行排序后是的，很抱歉我错读了问题。是否在任何列中排序？（哦，对不起，我读错了！）@JoseA。我不太明白你的意思。在排序后，我希望列cluster\u id和distance仍然是有序的，在按“cluster\u id”的出现进行排序后是的，很抱歉我错读了问题。什么是新的列G？发生次数？@clwen此处
G=df.groupby（'cluster\u id'）。cluster\u id.transform（'count'）
，发生次数是否稳定？我不太清楚。无论如何，我不知道这是OP的观点还是我（再次）误读了它。找到了另一种方式：-）G列是什么？发生次数？@clwen此处
G=df.groupby（'cluster\u id'）。cluster\u id.transform（'count'）
，发生次数是否稳定？我不太清楚。无论如何，我不知道这是OP的观点还是我（再次）读错了。找到了另一种方式：-）