在 Python 中連接多個數據幀按字母重新排序列

Question

我沒有問題，而是我想理解的行為。

我有一個帶有 12 張紙的 Excel，我希望將它們全部組合在 1 張 dataframe 中，並將圖紙名稱作為額外的列。 我可以做到，但有 1 個我無法解釋的奇怪行為：dataframe 的列的最終順序更改為按字母順序排列。

這是我的流程：我閱讀了 10 張 excel。
每個工作表都在 dataframe 中讀取，所有工作表都具有相同的形狀（73 行 x 50 列）和相同的分層列。 （2 級）。 讀入一張紙后，我將 append 轉為 dataframe，然后我閱讀下一張紙等。

結果是 876 行和 50 列的 dataframe。 那很好。 但是 - 如前所述 - 列順序與原始集不同。

解決方法：我將訂單保存在一個列表中，然后在最終的 dataframe 中重新應用它，但這並不能解釋這種行為。

如果我嘗試使用示例代碼重放此操作（見下文），但我無法重放該行為，我的示例代碼將按預期工作並保留順序。 知道如何開始調查這種行為嗎？

import pandas as pd
import numpy as np

t0=pd.DataFrame()
t1=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((4,3)), 
                columns=[['one','two','four'],['five','six','eight']])
t1['Month']='January'
t1.set_index(['Month'], inplace=True)

t2=pd.DataFrame(np.arange(12,24).reshape((4,3)),
                columns=[['one','two','four'],['five','six','eight']])
t2['Month']='February'
t2.set_index(['Month'], inplace=True)

t3=pd.concat([t0,t1])
t3=pd.concat([t3,t2])
t3

Answer 1

你有舊版本的 Pandas 嗎？

舊的默認.concat()的sort參數為 unset ( None )，它根據數據是否已經排序進行排序，而最新的默認為False

如果可能，嘗試顯式設置sort=False和/或升級 Pandas！

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• Pandas 0.23.4 文檔

  排序：boolean，默認無

  如果連接為“外部”時未對齊，則對非連接軸進行排序。 當前默認排序已棄用，並將在 pandas 的未來版本中更改為不排序。

  顯式傳遞sort=True以使警告靜音並進行排序。 顯式傳遞sort=False以使警告靜音而不是排序。

  這在join='inner'時無效，它已經保留了非串聯軸的順序。

  0.23.0 版中的新功能。

• Pandas 最新穩定版和v1.2.1（撰寫本文時）

  排序：布爾值，默認為 False

  如果連接為“外部”時未對齊，則對非連接軸進行排序。 這在 join='inner' 時無效，它已經保留了非串聯軸的順序。

  在 1.0.0 版更改: 默認情況下更改為不排序。