关于pandas中排序的疑问

老笨啊

1. d1.groupby('企业名称')[d1.columns[3:]].agg(['skew',Series.kurt]).sort_values('skew',ascending =False)
   
2. #按企业名称来分组，分别查看各个字段的偏度和峰度（峰度是在Series下才有的方法）
   

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上述命令，是我用在某文件中的，用来根据企业名称进行分组，计算一些数据的偏度和峰度。。我想用排序的办法想让结果按要求进行排序，如果用skew来作为排序参照的话，会报错。。不知道为什么。。
只能用‘企业名称’来排序。。。以前用的简单的统计数据，如均值、标准差都可以用来排序处理，也就是下面的命令又是可行的：

1. data.groupby('品种编号')['花萼长'].agg(['mean','std','median']).sort_values('mean',ascending = False)

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所以，想请教下，如果想用skew或是kurt来排序的话，该怎么写sort_values里的参数？ ---我试过Series.kurt, pd.DataFrame.skew都不行。。

塔利班

"kurt"不行吗

老笨啊

塔利班 发表于 2019-4-2 08:35
"kurt"不行吗

kurt也不行。。试过了。。搞得很迷糊。。

老笨啊

塔利班 发表于 2019-4-2 08:35
"kurt"不行吗

刚查看了数据，发现如果单纯使用skew或者kurt，可能真的不行。。
因为上述命令是针对每个企业的各个字段的数据，均进行偏度和峰度的计算，生成的是多组字段各自的偏度和峰度。。如果要排序的话，系统也不知道要按照哪个字段的偏度或峰度排序。。还是需要指定一个字段的偏度或峰度来排序的。。（当然，如果能根据指定的字段进行排序，可能会更好些。。因为便于查看到底哪些数据的偏度或峰度较高，方便确认数据的不平衡性）

塔利班

老笨啊 发表于 2019-4-2 09:01
刚查看了数据，发现如果单纯使用skew或者kurt，可能真的不行。。
因为上述命令是针对每个企业的各个字段 ...

那你就把数据处理好

老笨啊

塔利班 发表于 2019-4-2 09:14
那你就把数据处理好

数据怎么个处理法？
我的最初命令是可以按照企业名称进行排序了。
但是，如果是要根据指定的字段进行排序，比如我提到的某个字段的skew来排序，查看其中的最大值和最小值。。这种情况，命令貌似没法写。。sort_values命令中的参数，不知道怎么设置。。