Pandasで、クラスターごとにソートしたデータフレームを、クラスター単位で評価値の降順に並び替えたい

Question

前提

下記のようなソート前のデータフレーム(df)があり、これをソートしたい。
ソート前データフレーム

評価値	クラスタ
5	B
8	A
6	C
10	C
2	A
3	B

実現したいこと

• まずクラスタリング単位でソートをした後、クラスタごとの評価値の最大値で比較を行い、クラスタごとにひとかたまりになっている情報は保ちながら、クラスタは昇順、評価値は降順に並び変えたい。
  （文章ではわかりづらいと思いますので、詳細は下記の表を用いて説明させてください）

前提

下記のようなソート前のデータフレーム(df)があるとして、
ソート前データフレーム

評価値	クラスタ
5	B
8	A
6	C
10	C
2	A
3	B

これを、下記のように並び替えたい。

ソート後データフレーム

評価値	クラスタ
10	C
6	C
8	A
2	A
5	B
3	B

試したこと

df.sort_valueで2パターン試したが、上手くいかなかった。

df.sort_values(by=["クラスタ","評価値"], ascending=[True, False])

結果

評価値	クラスタ
8	C
2	A
5	C
3	B
10	B
6	A

df.sort_values(by=["評価値","クラスタ"], ascending=[False, True])

結果

評価値	クラスタ
8	A
2	A
5	B
3	B
10	C
6	C

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

windows 10 enterprise 64bit
Python 3.9.13
Pandas 1.5.1

Answer 1

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '評価値': [5, 8, 6, 10, 2, 3],
    'クラスタ': ['B', 'A', 'C', 'C', 'A', 'B'],
})

#
dfx = df.assign(max_order=df.groupby('クラスタ').transform('max'))\
        .sort_values(['max_order', '評価値'], ascending=False)\
        .drop('max_order', axis=1).reset_index(drop=True)

print(dfx)

評価値	クラスタ
10	C
6	C
8	A
2	A
5	B
3	B

Comments

[shn_hinge]

ありがとうございました！
非常にシンプルなコードでやりたいことが達成できることを示していただきありがとうございます。
一旦列を作ってから消す、というのが意外と思いつかずに目からウロコでした。
ベストアンサーを送らせていただきます！

Answer 2

クラスタ毎の最大値をとって、それをもとにソートすればよいかと思います。
なお、以下では最大値が同じクラスタが複数あった場合も考慮して、クラスタ（名称）もキーにしています。

import pandas as pd
from io import StringIO

s = """value,cluster
5,B
8,A
6,C
10,C
2,A
3,B"""
df = pd.read_csv(StringIO(s))

df['max_cluster'] =  df.groupby('cluster')['value'].transform('max')
df = df.sort_values(by=['max_cluster', 'cluster', 'value'], ascending=[False, True, False]).drop(columns=['max_cluster'])
print(df)
"""
   value cluster
3     10       C
2      6       C
1      8       A
4      2       A
0      5       B
5      3       B
"""

Comments

[shn_hinge]

一番初めに回答いただきありがとうございました！
groupbyに対してtransformを使うことで、やりたいことができるというのが非常に参考になりました。
ベストアンサーについては悩みましたが、よりコードがシンプルなもう一方にさせていただきました。申し訳ありません。
しかしながら、アドバイスいただいて本当に助かりました。繰り返しになりますが、ありがとうございました！