如何根据多行中的值对数据框的列进行排序？

Question

例如，

df = pd.DataFrame({'x':[1,1,1,2,3,3], 'y':['a','a','c','b','b','b']})
ct = pd.crosstab(df.x, df.y)
ct
y  a  b  c
x         
1  2  0  1
2  0  1  0
3  0  2  0

如何根据row1，row2和row3中的值（按优先级顺序）对ct列进行排序？

我已尝试过以下操作，但两者均无效

ct.sort_values([1, 2, 3], axis=1)
ct.sort_values(['1','2','3'], axis=1)

Answer 1

目前无法通过直接调用sort_values来完成此操作。关于它有an open bug report。

你仍然可以通过转置，按列排序，然后再转置来做得不太好：

>>> ct.T.sort_values([1, 2, 3]).T
y  b  c  a
x         
1  0  1  2
2  1  0  0
3  2  0  0

Answer 2

这应按照＆gt; b＆gt; c：

的顺序对它们进行排序

df = pd.DataFrame({'x':[1,1,1,2,3,3], 'y':['a','a','c','b','b','b']})
ct = pd.crosstab(df.x, df.y)

y  a  b  c
x         
1  2  0  1
2  0  1  0
3  0  2  0

sorted_df = pd.DataFrame(ct.sort_values(by = ['a','b','c'], ascending = [False,False,False]))

y  a  b  c
x         
1  2  0  1
3  0  2  0
2  0  1  0