大家好，我是皮皮。
一、前言
前几天在Python最强王者交流群【Chloe】问了一道Pandas处理的问题，如下图所示。
原始数据如下：
代码语言：javascript复制df = pd.DataFrame({
'ord_no':[70001,70009,70002,70004,70007,70005,70008,70010,70003,70012,70011,70013],
'purch_amt':[150.5,270.65,65.26,110.5,948.5,2400.6,5760,1983.43,2480.4,250.45, 75.29,3045.6],
'ord_date': ['2012-10-05','2012-09-10','2012-10-05','2012-08-17','2012-09-10','2012-07-27','2012-09-10','2012-10-10','2012-10-10','2012-06-27','2012-08-17','2012-04-25'],
'customer_id':[3001,3001,3005,3001,3005,3001,3005,3001,3005,3001,3005,3005],
'salesman_id': [5002,5005,5001,5003,5002,5001,5001,5006,5003,5002,5007,5001]})
df.groupby(['customer_id','salesman_id']).sum()
怎么才能按照这个分组排purch_amt的序? 预期的结果如下图所示：
二、实现过程
这个是聚类求和的问题，这里【月神】给出一个可行的代码，大家后面遇到了，可以对应的修改下，事半功倍，代码如下所示：
代码语言：javascript复制dg = df.groupby(['customer_id', 'salesman_id'], as_index=False)['purch_amt'].sum()
dg.sort_values(['customer_id', 'purch_amt', 'salesman_id'], ascending=[True, False, True]).set_index(['customer_id', 'salesman_id'])
运行之后，结果就是想要的了。
完美的解决了粉丝的问题！
三、总结
大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一道使用Pandas处理数据的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
最后感谢粉丝【Chloe】提问，感谢【月神】给出的思路和代码解析，感谢【dcpeng】、【冯诚】等人参与学习交流。
