Python 熊猫将多个列分组为集合，并对其他列进行排序

我有一个数据框，数据格式如下：

  Exchange Ticker                        Name  Year  Dividend_Cover_Ratio Dividend Net_Return        
0     NYSE     VZ  VERIZON COMMUNICATIONS INC  2013                  1.93     5.2%     41.69%             
1     NYSE     VZ  VERIZON COMMUNICATIONS INC  2014                  1.13    5.38%     14.79%             
2     NYSE     VZ  VERIZON COMMUNICATIONS INC  2015                  1.59    6.62%     24.74%             
3     NYSE     VZ  VERIZON COMMUNICATIONS INC  2016                  1.42    4.51%      28.7%            
4     NYSE     VZ  VERIZON COMMUNICATIONS INC  2017                  3.18    4.43%     -1.81%  
50    NYSE    MCD              MCDONALDS CORP  2013                  1.79    3.66%     33.83%             
51    NYSE    MCD              MCDONALDS CORP  2014                  1.48    3.85%     14.03%            
52    NYSE    MCD              MCDONALDS CORP  2015                  1.40     3.1%     51.36%            
53    NYSE    MCD              MCDONALDS CORP  2016                  1.52    3.06%     11.34%            
54    NYSE    MCD              MCDONALDS CORP  2017                  1.68    2.24%     39.44%    

我想将交易所、股票交易所、年份作为一个集合，并根据最高股息（基于股息列）对这些集合进行排序

我在想，我可能必须平均股息列（每套），然后根据平均值排名（索引？），然后删除平均列（我不想看到这个）

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有人能推荐一些代码来实现这一点吗？我看过其他的帖子，但没有一篇对我有用（因为我怀疑有多个专栏）

首先按组添加平均股息系列：

df['Div_Grp_Avg'] = df.groupby(['Exchange', 'Ticker', 'Year'])['Dividend'].transform('mean')

然后按此新系列进行排序：

df = df.sort_values('Div_Grp_Avg', ascending=False)

最后，删除帮助器列：

df = df.drop('Div_Grp_Avg', 1)

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旁注：

set

此处的术语不正确，您需要分组。这可能就是你在别处找不到解决方案的原因。很棒的东西，第一次就成功了。我还为Div_Cvr_Avg添加了一列，并按“Div_Grp_Avg”和“Div_Cvr_Avg”排序。