我有一个数据框，其数据格式如下：
Exchange Ticker Name Year Dividend_Cover_Ratio Dividend Net_Return
0 NYSE VZ VERIZON COMMUNICATIONS INC 2013 1.93 5.2% 41.69%
1 NYSE VZ VERIZON COMMUNICATIONS INC 2014 1.13 5.38% 14.79%
2 NYSE VZ VERIZON COMMUNICATIONS INC 2015 1.59 6.62% 24.74%
3 NYSE VZ VERIZON COMMUNICATIONS INC 2016 1.42 4.51% 28.7%
4 NYSE VZ VERIZON COMMUNICATIONS INC 2017 3.18 4.43% -1.81%
50 NYSE MCD MCDONALDS CORP 2013 1.79 3.66% 33.83%
51 NYSE MCD MCDONALDS CORP 2014 1.48 3.85% 14.03%
52 NYSE MCD MCDONALDS CORP 2015 1.40 3.1% 51.36%
53 NYSE MCD MCDONALDS CORP 2016 1.52 3.06% 11.34%
54 NYSE MCD MCDONALDS CORP 2017 1.68 2.24% 39.44%
我想将Exchange，Ticker，Year作为一个集合，并根据最高股息（基于股息栏）对这些集合进行排名。
我在想我可能必须对股息列（每组）求平均值，然后根据平均值对排名（指数进行排序），然后再取平均值列（我不想看到这一点）。
有人可以建议一些代码来实现这一目标吗？我看过其他帖子，但对我没有任何帮助（由于我怀疑多列的分组）。
首先按组添加平均股息系列：
df['Div_Grp_Avg'] = df.groupby(['Exchange', 'Ticker', 'Year'])['Dividend'].transform('mean')
然后按以下新系列排序：
df = df.sort_values('Div_Grp_Avg', ascending=False)
最后，删除帮助器列：
df = df.drop('Div_Grp_Avg', 1)
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