如何在整体组级别上，然后在组内对多大熊猫数据框进行排序？

Question

假设我有以下数据框：

import pandas as pd

tuples = [('A', 'AA'), ('A', 'AB'), ('B', 'BA'), ('B', 'BB'), 
          ('C', 'CA'), ('C', 'CB')]
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, 
                                  names=['first_level', 'second_level'])

input_df = pd.DataFrame([100, 500, 200, 50, 3000, 10000], 
                         columns=['amount'], index=index)
input_df

                            amount
first_level  second_level   
A                AA            100
                 AB            500
B                BA            200
                 BB             50
C                CA           3000
                 CB          10000

我想要做的是基于两个条件进行排序：（1）跨first_level总体的总量，然后（2）按每个second_level内的second_level 。

换句话说，我想要这样的东西：

tuples = [('C', 'CB'), ('C', 'CA'), ('A', 'AB'), 
          ('A', 'AA'), ('B', 'BA'), ('B', 'BB'), ]
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, 
                                  names=['first_level', 'second_level'])

output_df = pd.DataFrame([10000, 3000, 500, 100, 200, 50], 
                         columns=['amount'], index=index)
output_df


                                amount
first_level     second_level    
C                  CB            10000
                   CA             3000
A                  AB              500
                   AA              100
B                  BA              200
                   BB               50

如您所见，C组的金额最大（13000），其次是A组（600），然后是B组（250）。 在每个组中，second_level是基于数量进行组织的。

我已经想出一种方法，但是由于需要聚合，联接和使用索引，它感觉太复杂了：

overall_group_amounts = input_df.groupby(['first_level']) \
    .sum() \
    .rename(columns={'amount': 'overall_amounts'})

pd.merge(overall_group_amounts, input_df.reset_index('second_level'), on='first_level') \
    .sort_values(['overall_amounts', 'amount', 'first_level'], ascending=[False, False, True]) \
    .drop('overall_amounts', axis='columns') \
    .set_index('second_level', append=True)

我的问题是：是否有解决此问题的更好方法？

Answer 1

您可以通过对每个组进行求和来创建临时排序键，然后同时按键和数量进行排序：

(
    df.assign(sk=df.groupby(level=0).amount.transform(sum))
    .sort_values(by=['sk','amount'], ascending=False)
    .drop('sk', 1)
)

                                amount
first_level     second_level    
C                  CB            10000
                   CA             3000
A                  AB              500
                   AA              100
B                  BA              200
                   BB               50