在一列上按另一列對數據框進行排序-Pandas

Question

假設我必須進行數據幀處理，如下所示：

df=pd.DataFrame({'a':[1,4,3,2],'b':[1,2,3,4]})
df2=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4],'b':[1,2,3,4],'c':[34,56,7,55]})

我想排序df由順序數據df2的數據'a'列，所以df.a柱將順序df2.a並且這使得整個數據幀的順序。

所需的輸出：

   a  b
0  1  1
1  2  4
2  3  3
3  4  2

（手動制作，如果有任何錯誤，請告訴我：D）

我自己的嘗試：

df = df.set_index('a')
df = df.reindex(index=df2['a'])
df = df.reset_index()
print(df)

如預期般運作！！！

但是，當我有更長的數據幀時，例如：

df=pd.DataFrame({'a':[1,4,3,2,3,4,5,3,5,6],'b':[1,2,3,4,5,5,5,6,6,7]})
df2=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,3,4,5,6,4,5],'b':[1,2,4,3,4,5,6,7,4,3]})

它不能正常工作。

注意：我不僅要解釋原因，還需要針對大數據幀的解決方案

Answer 1

一種可能的解決方案是在兩個DataFrame中都創建輔助列，因為值重復：

df['g'] = df.groupby('a').cumcount()
df2['g'] = df2.groupby('a').cumcount()

df = df.set_index(['a','g']).reindex(index=df2.set_index(['a','g']).index)
print(df)
       b
a g     
1 0  1.0
2 0  4.0
3 0  3.0
4 0  2.0
3 1  5.0
4 1  5.0
5 0  5.0
6 0  7.0
4 2  NaN
5 1  6.0

或者也許需要merge ：

df3 = df.merge(df2[['a','g']], on=['a','g'])
print(df3)
   a  b  g
0  1  1  0
1  4  2  0
2  3  3  0
3  2  4  0
4  3  5  1
5  4  5  1
6  5  5  0
7  5  6  1
8  6  7  0