以非字母顺序的方式对 pandas dataframe 中的行进行排序

Question

我有一些数据框 (df)，其中的分类数据以：a、b、c 和“剩余类别”的类别开头。

我想对 dataframe ascending=true 中的月份列进行排序，然后对类别列进行排序，以便它们按以下顺序排列：

c

a

b

“剩余类别”

这可能吗？ --> 基本上我想要一个特定列的自定义排序顺序，然后按日期顺序对月份列进行排序。

Answer 1

文档在这里

In [8]: df = DataFrame({'A' : [1,1,1,2,2,3], 'B' : list('bbcdae') })

In [9]: df.dtypes
Out[9]: 
A     int64
B    object
dtype: object

In [10]: df['B'] = pd.Categorical(df['B'],categories=list('ghbaedfc'))

In [11]: df
Out[11]: 
   A  B
0  1  b
1  1  b
2  1  c
3  2  d
4  2  a
5  3  e

In [12]: df.dtypes
Out[12]: 
A       int64
B    category
dtype: object

In [13]: df.sort(['B','A'])
Out[13]: 
   A  B
0  1  b
1  1  b
4  2  a
5  3  e
3  2  d
2  1  c

Answer 2

您可以使用dict并在数据框中添加新的“ sort”列。 看看这个类似的问题熊猫自定义排序

Answer 3

Pandas sort() 已弃用并从 Pandas 版本 0.20 (2017-05-05) 中删除。

Pandas 现在使用 sort_values() 和 sort_index() 代替 sort()。 要按分类顺序获取 df，请使用 pd.Categorical()

df = pd.DataFrame({'Panel':['Left', 'Right', 'Top', 'Bottom','Left'],
         Value':[70, 50, 30, 40, 60]})
df['Panel'] = pd.Categorical(df['Panel'],
        categories=['Top','Bottom','Left','Right'],ordered=True)

结果

    Panel   Value
2   Top     30
3   Bottom  40
0   Left    70
4   Left    60
1   Right   50