重新排序pandas groupby dataframe

是指对pandas库中的DataFrame对象进行分组后，按照指定的排序规则重新排序分组结果。

在pandas中，groupby函数可以将DataFrame按照指定的列或多列进行分组。分组后，可以对每个分组进行聚合操作，如求和、计数、平均值等。但是分组后的结果默认是按照分组的列进行排序的，如果需要按照其他列进行排序，就需要使用重新排序的方法。

下面是一个示例代码，演示如何重新排序pandas groupby dataframe：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
        'Subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'Science', 'Science', 'Science'],
        'Score': [80, 90, 70, 85, 95, 75]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Name列进行分组，并计算每个分组的平均分
grouped = df.groupby('Name').mean()

# 按照平均分降序排序
sorted_grouped = grouped.sort_values(by='Score', ascending=False)

print(sorted_grouped)

输出结果为：

         Score
Name          
Nick      92.5
Tom       82.5
John      72.5

在上述示例中，首先使用groupby函数按照Name列进行分组，并计算每个分组的平均分。然后使用sort_values函数按照平均分列进行降序排序，得到重新排序后的分组结果。

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