通过重新排列一列来重新排列数据框

Question

具有如下所示的数据框：

import pandas as pd 

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                    index=[0, 1, 2, 3])

我想知道如何在一个列中有一个要应用到所有其他列的不同顺序时重新排列数据帧，例如在此示例中更改了A列？

 df2 = pd.DataFrame({'A': ['A3', 'A0', 'A2', 'A1'],
                     'B': ['B3', 'B0', 'B2', 'B1'],
                     'C': ['C3', 'C0', 'C2', 'C1'],
                     'D': ['D3', 'D0', 'D2', 'D1']},
                     index=[0, 1, 2, 3])

Answer 1

您可以通过set_index ， reindex和reset_index使用索引。 假设您在A中的值是唯一的，这是唯一有意义的转换方法。

L = ['A3', 'A0', 'A2', 'A1']

res = df1.set_index('A').reindex(L).reset_index()

print(res)

    A   B   C   D
0  A3  B3  C3  D3
1  A0  B0  C0  D0
2  A2  B2  C2  D2
3  A1  B1  C1  D1

Answer 2

您可以使用已排序功能中的key参数：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                   index=[0, 1, 2, 3])


key = {'A3': 0, 'A0': 1, 'A2' : 2, 'A1': 3}
df1['A'] = sorted(df1.A, key=lambda e: key.get(e, 4))

print(df1)

产量

    A   B   C   D
0  A3  B0  C0  D0
1  A0  B1  C1  D1
2  A2  B2  C2  D2
3  A1  B3  C3  D3

通过更改key的值，可以设置所需的顺序。

UPDATE

如果要基于A的新顺序更改其他列的顺序，则可以尝试执行以下操作：

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                   index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A3', 'A0', 'A2', 'A1'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                   index=[0, 1, 2, 3])

key = [df1.A.values.tolist().index(k) for k in df2.A]
df2.B = df2['B'][key].tolist()
print(df2)

产量

    A   B   C   D
0  A3  B3  C0  D0
1  A0  B0  C1  D1
2  A2  B2  C2  D2
3  A1  B1  C3  D3

要更改所有列，只需对每列应用以上内容。 像这样的东西：

for column in df2.columns.values:
    if column != 'A':
        df2[column] = df2[column][key].tolist()
print(df2)

产量

    A   B   C   D
0  A3  B3  C3  D3
1  A0  B0  C0  D0
2  A2  B2  C2  D2
3  A1  B1  C1  D1

Answer 3

您是要对1个特定的行进行排序？ 如果是这样，请使用：

df1.iloc[:1] = df1.iloc[:1].sort_index(axis=1,ascending=False)
print(df1)

对于所有列，请使用：

df1 = df1.sort_index(axis=0,ascending=False)

对于特定的列，请使用iloc函数。