Pandas classificam por agregado e coluna de grupo
Dado o seguinte dataframe
In [31]: rand = np.random.RandomState(1)
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'baz'] * 2,
'B': rand.randn(6),
'C': rand.rand(6) > .5})
In [32]: df
Out[32]: A B C
0 foo 1.624345 False
1 bar -0.611756 True
2 baz -0.528172 False
3 foo -1.072969 True
4 bar 0.865408 False
5 baz -2.301539 True
Eu gostaria de classificá-lo em grupos (A
) pela soma agregada deB
e, em seguida, pelo valor emC
(não agregado). Então, basicamente, obter a ordem doA
grupos com
In [28]: df.groupby('A').sum().sort('B')
Out[28]: B C
A
baz -2.829710 1
bar 0.253651 1
foo 0.551377 1
E então por True / False, de modo que finalmente se parece com isso:
In [30]: df.ix[[5, 2, 1, 4, 3, 0]]
Out[30]: A B C
5 baz -2.301539 True
2 baz -0.528172 False
1 bar -0.611756 True
4 bar 0.865408 False
3 foo -1.072969 True
0 foo 1.624345 False
Como isso pode ser feito?