如何按组大小对分组的Pandas数据框进行排序

按组大小对分组的Pandas数据框进行排序是数据分析中经常需要进行的一项任务。下面是按组大小对分组的Pandas数据框进行排序的完整攻略：

1. 读取数据

首先，我们需要使用Pandas读取数据。这里以读取一个CSV文件为例，代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data_file.csv')

2. 对数据进行分组

接下来，我们需要对数据进行分组操作。以某个列为基准进行分组，代码如下：

grouped = df.groupby('group_column')

3. 对分组后的数据进行排序

在完成分组之后，我们需要按组大小对分组的Pandas数据框进行排序。可以使用sort_values函数进行操作。以某个列为排序基准，代码如下：

sorted_data = grouped.apply(lambda x: x.sort_values('sorting_column', ascending=False))

上述代码中，sorting_column为排序基准列的名称，可以根据实际情况修改。

4. 重设索引

最后，我们需要重设索引，以便后续的操作。代码如下：

sorted_data = sorted_data.reset_index(drop=True)

至此，我们已经完成了按组大小对分组的Pandas数据框进行排序的操作。下面给出一个完整的例子：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data_file.csv')

# 对数据进行分组
grouped = df.groupby('group_column')

# 对分组后的数据进行排序
sorted_data = grouped.apply(lambda x: x.sort_values('sorting_column', ascending=False))

# 重设索引
sorted_data = sorted_data.reset_index(drop=True)

# 输出结果
print(sorted_data)

在这个例子中，我们首先读取了一个CSV文件，然后对数据进行了分组操作。接着，我们对分组后的数据按某个列进行了排序操作。最后，我们重设了索引，并将结果输出到了控制台。