如何对熊猫数据框中的一列进行分组，然后对另一列进行sort_values排序？

Question

我有一个熊猫数据框，看起来像：

  SampleID      expr             Gene  Period                     tag
4   HSB103  7.214731  ENSG00000198615       5  HSB103|ENSG00000198615
2   HSB103  4.214731  ENSG00000198725       4  HSB103|ENSG00000198725
5   HSB100  3.214731  ENSG00000198615       4  HSB100|ENSG00000198615
1   HSB106  2.200031  ENSG00000198780       5  HSB106|ENSG00000198780
0   HSB103  1.214731  ENSG00000198780       4  HSB103|ENSG00000198780
3   HSB103  0.214731  ENSG00000198615       4  HSB103|ENSG00000198615

我想要做的是按Gene分组，然后按降序对expr进行排序，使其看起来像：

  SampleID      expr             Gene  Period                     tag
0   HSB103  7.214731  ENSG00000198615       5  HSB103|ENSG00000198615
1   HSB100  3.214731  ENSG00000198615       4  HSB100|ENSG00000198615
2   HSB103  0.214731  ENSG00000198615       4  HSB103|ENSG00000198615
3   HSB103  4.214731  ENSG00000198725       4  HSB103|ENSG00000198725
4   HSB106  2.200031  ENSG00000198780       5  HSB106|ENSG00000198780
5   HSB103  1.214731  ENSG00000198780       4  HSB103|ENSG00000198780

我已经尝试了以下方法，但是它们都不起作用：

尝试1：

p4p5.sort_values(by=['expr'], ascending=[False], inplace=True).groupby(['Gene'])

尝试2：

p4p5.groupby(['Gene'])
p4p5.sort_values(by=['expr'], ascending=[False], inplace=True)

更新至问题 ：

进行分组和排序后，如何过滤数据框，以使每个基因组的表达仅保留最低的10％？ 当我说bottom 10% ，我的意思是从理论分布上讲，不是每个基因有100行，而是经过过滤后得到10行。 我想那会是这样的：

p4p5.sort_values(by=['Gene','expr'], ascending=[True,False], inplace=True).quantile([0.1])

Answer 1

您不需要在这里使用groupby ，只需按两列分别进行sort_values ：

p4p5.sort_values(by=['Gene','expr'], ascending=[True,False], inplace=True)

编辑：对于更新的问题，您可以使用groupby和tail如：

p4p5_bottom10 = (p4p5.sort_values(by='expr', ascending=False).groupby('Gene')
                     .apply(lambda df_g: df_g.tail(int(len(df_g)*0.1))))

您也可以在.reset_index(drop=True)添加.reset_index(drop=True)

第2次编辑：希望这次我了解得很好，您可以这样做：

#first sort 
p4p5= p4p5.sort_values(['Gene','expr'], ascending=[True,False]).reset_index(drop=True)
# select the part of the data under quantile 10% (reset_index not mandatory)
p4p5_bottom10  = (p4p5[p4p5.groupby('Gene')['expr'].apply(lambda x: x < x.quantile(0.1))]
                       .reset_index(drop=True))

Answer 2

简单的解决方案是：

>>> df.sort_values(['Gene','expr'],ascending=[True,False]).groupby('Gene').tail(3)
  SampleID      expr             Gene  Period                     tag
0   HSB103  7.214731  ENSG00000198615       5  HSB103|ENSG00000198615
2   HSB100  3.214731  ENSG00000198615       4  HSB100|ENSG00000198615
5   HSB103  1.214731  ENSG00000198615       4  HSB103|ENSG00000198615
1   HSB103  4.214731  ENSG00000198725       4  HSB103|ENSG00000198725
3   HSB106  2.200031  ENSG00000198780       5  HSB106|ENSG00000198780
4   HSB103  1.214731  ENSG00000198780       4  HSB103|ENSG00000198780