熊猫：在数据框中重新分配值

Question

假设我在数据帧的许多其他列中有两列，ID1和ID2。

ID1      |      ID2      |   etc.
123      |      345
876      |      114
etc.

我需要重新排列ID1和ID2中的值，使得ID1始终包含最小的整数值。 在这种情况下，应该切换第2行，使得数据框看起来像这样：

ID1      |      ID2
123      |      345
114      |      876

我尝试了以下，找到ID2 <ID1的实例，但我不知道在这种情况下如何分配值。

df.loc[df.ID2 < df.ID1, ['ID1','ID2']] = df.loc[df.ID2 < df.ID1, ['ID2','ID1']]

我需要这样做才能将此数据帧与ID1和ID2上的另一个数据帧合并，其中值可能不会以相同的方式排列。

有什么建议？

Answer 1

那是你要的吗？

In [279]: df
Out[279]:
   ID1  ID2  ID3
0  123  345  100
1  876  114  200
2  111  222  300

In [280]: df[['ID1','ID2']] = df[['ID1','ID2']].apply(np.sort, axis=1)

In [281]: df
Out[281]:
   ID1  ID2  ID3
0  123  345  100
1  114  876  200
2  111  222  300

Answer 2

我想更快的方法是：

df2 = df.copy()
mask = df.ID1 > df.ID2
df2.ix[mask, 'ID1'] = df.ix[mask, 'ID2']
df2.ix[mask, 'ID2'] = df.ix[mask, 'ID1']