按列的子字符串对Pandas Dataframe进行排序

Question

给定一个DataFrame：

    name             email
0   Carl    carl@yahoo.com
1    Bob     bob@gmail.com
2  Alice   alice@yahoo.com
3  David  dave@hotmail.com
4    Eve     eve@gmail.com

如何根据电子邮件的域名（按字母顺序，按升序排序）进行排序，然后在每个域组内根据“@”之前的字符串进行排序？

排序上面的结果应该是：

    name             email
0    Bob     bob@gmail.com
1    Eve     eve@gmail.com
2  David  dave@hotmail.com
3  Alice   alice@yahoo.com
4   Carl    carl@yahoo.com

Answer 1

使用：

df = df.reset_index(drop=True)
idx = df['email'].str.split('@', expand=True).sort_values([1,0]).index
df = df.reindex(idx).reset_index(drop=True)
print (df)
    name             email
0    Bob     bob@gmail.com
1    Eve     eve@gmail.com
2  David  dave@hotmail.com
3  Alice   alice@yahoo.com
4   Carl    carl@yahoo.com

说明 ：

1. 对于唯一的默认索引，首先使用drop=True reset_index
2. 然后split值split为新的DataFrame和sort_values
3. 最后reindex新订单

Answer 2

选项1
sorted + reindex

df = df.set_index('email')
df.reindex(sorted(df.index, key=lambda x: x.split('@')[::-1])).reset_index()

              email   name
0     bob@gmail.com    Bob
1     eve@gmail.com    Eve
2  dave@hotmail.com  David
3   alice@yahoo.com  Alice
4    carl@yahoo.com   Carl

---

选项2
sorted + pd.DataFrame
作为替代方案，您可以通过重新创建新的DataFrame来放弃来自选项1的reindex调用。

pd.DataFrame(
    sorted(df.values, key=lambda x: x[1].split('@')[::-1]), 
    columns=df.columns
)

    name             email
0    Bob     bob@gmail.com
1    Eve     eve@gmail.com
2  David  dave@hotmail.com
3  Alice   alice@yahoo.com
4   Carl    carl@yahoo.com