4. 解决方案与代码优化

针对特定排序需求，可以通过以下方法优化代码：

使用 `sort=False` 参数禁用默认排序。在分组后通过 `sort_values` 方法重新调整顺序。

流程图如下：

graph TD;

A[开始] --> B[读取数据];

B --> C[是否需要排序?];

C --是--> D[使用 groupby(sort=False)];

C --否--> E[直接分组];

D --> F[后续处理];

E --> F;

例如，以下代码展示了如何在分组后实现降序排列：

result = df.groupby('category', sort=False).sum().sort_values(by='value', ascending=False)

print(result)

这种方法既保留了灵活性，又避免了不必要的性能开销。