Groupby维护组之间的顺序？用哪种方法？
在回答问题时，按月份名称对熊猫的数据框系列进行排序？我们遇到了一些奇怪的行为groupby。
df = pd.DataFrame([["dec", 12], ["jan", 40], ["mar", 11], ["aug", 21], ["aug", 11], ["jan", 11], ["jan", 1]], columns=["Month", "Price"])
df["Month_dig"] = pd.to_datetime(df.Month, format='%b', errors='coerce').dt.month
df.sort_values(by="Month_dig", inplace=True)
# Now df looks like
Month Price Month_dig
1 jan 40 1
5 jan 11 1
6 jan 1 1
2 mar 11 3
3 aug 21 8
4 aug 11 8
0 dec 12 12
total = (df.groupby(df['Month'])['Price'].mean())
print(total)
# output
Month
aug 16.000000
dec 12.000000
jan 17.333333
mar 11.000000
Name: Price, dtype: float64
似乎在中total，数据按字母顺序排序。当我和OP期待时
Month
jan 17.333333
mar 11.000000
aug 16.000000
dec 12.000000
Name: Price, dtype: float64
背后的机制是groupby什么？我知道它会保留文档中每个组 的顺序，但是组之间的顺序是否有规则
？在我看来，当数据df以这种方式排序时，一个非常简单的组顺序将是[“ jan”，“ mar”，“ aug”，“ dec”] 。
ps从[“ aug”，“ dec”，“ jan”，“ mar”]中看来，这些组名是按字母顺序排序的。
我正在使用Python 3.6和pandas‘0.20.3’
问题答案：
pandas.DataFrame.groupby有一个sort默认为的参数True。尝试
total = (df.groupby(df['Month'], sort=False)['Price'].mean())
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