最近在實際專案使用dataframe的時候遇到乙個坑。
那就是假如我先對dataframe進行groupby 分組，然後再對各組進行遍歷。
它的順序是並不是我們之前的排序順序。具體如下：
在import pandas as pd
test_df = pd.dataframe([[
1,88,
888],[
1,99,
999],[
3,33,
333],[
3,44,
444],[
3,55,
555],[
6,66,
666]
],columns=
['id'
,'c1'
,'c2'])
test_df = test_df.sort_values(by=
['c2'])
test_df.head(
6)
index
idc1c22
3333333344
4444355
5555666
6660188
8881199
999緊接著當我們再執行：
test_group = test_df.groupby(
['id'])
for i,test in test_group:
print
(test)
index
idc1c20
1888881199
999
index
idc1c22
3333333344
4444355
555
index
idc1c25
666666這裡不難發現，groupby之後的順序，其實並不是我們想要的排序順序。
那是因為我們又以id作為分組，所以排序方式變成了id為主。
要解決這個問題，我查了一下官方文件。在官方文件的groupby裡面有這麼乙個引數是可以傳的。
大致意思就是這個引數可以調整groupby方法是否按照group key進行排序。然後它的預設是true。所以才會導致groupby之後和我們sort的順序有偏差。所以假如要保持原來順序，我們應該：
test_group = test_df.groupby(
['id'
],sort=
false
)for i,test in test_group:
print
(test)
idc1c22
3333333344
4444355
555
index
idc1c25
666666
index
idc1c20
1888881199
999最後就可以得到應有的排序了。
js函式和變數的執行順序 易錯
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Jquery ajax執行順序 返回自定義錯誤資訊
1.多個ajax 在乙個function中的執行順序 由於jquery中的ajax的async預設是true 非同步請求 如果想乙個ajax執行完後再執行另乙個ajax,需要把async false就可以了 function testajax alert test ajax error functi...
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