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python - Pandas 将多个列分组并在其他列上排序

问题描述

我有一个数据框，其数据格式如下：

  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 Exchange、Ticker、Year 视为一个集合，并根据最高股息（基于股息列）对这些集合进行排名。

我在想我可能必须平均股息列（每组）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）。

有人可以建议一些可以实现这一目标的代码吗？我查看了其他帖子，但对我没有任何帮助（由于我怀疑多个列的分组）。

标签： pythonpandassortingpandas-groupby

解决方案

首先按组添加平均股息系列：

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

然后按这个新系列排序：

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

最后，删除辅助列：

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

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