我说Pandas
DataFrame
的数据类似于
import numpy as np
import pandas as pd
n = 30
df = pd.DataFrame({'a': np.arange(n),
'b': np.random.choice([0, 1, 2], n),
'c': np.arange(n)})
问题:如何置换群组(按b
列分组)?
不是每组内的排列,而是组级别的排列?
实施例
在
a b c
1 0 1
2 0 2
3 1 3
4 1 4
5 2 5
6 2 6
在
a b c
3 1 3
4 1 4
1 0 1
2 0 2
5 2 5
6 2 6
基本上排列之前,df['b'].unqiue() == [0, 1, 2]
,排列后df['b'].unique() == [1, 0, 2]
。
答案 0 :(得分:2)
这是一个受到this SO post的接受答案启发的答案,该答案使用临时Categorical
列作为排序键来执行自定义排序。在这个答案中,我会产生所有排列,但如果你只想找到第一个排列,你就可以拿第一个排列。
import itertools
df_results = list()
orderings = itertools.permutations(df["b"].unique())
for ordering in orderings:
df_2 = df.copy()
df_2["b_key"] = pd.Categorical(df_2["b"], [i for i in ordering])
df_2.sort_values("b_key", inplace=True)
df_2.drop(["b_key"], axis=1, inplace=True)
df_results.append(df_2)
for df in df_results:
print(df)
这里的想法是我们每次创建一个新的分类变量,枚举顺序略有不同,然后按它排序。一旦我们不再需要它,我们会在最后丢弃它。
答案 1 :(得分:1)
如果我理解你的问题,你可以这样做:
n = 30
df = pd.DataFrame({'a': np.arange(n),
'b': np.random.choice([0, 1, 2], n),
'c': np.arange(n)})
order = pd.Series([1,0,2])
cols = df.columns
df['idx'] = df.b.map(order)
index = df.index
df = df.reset_index().sort_values(['idx', 'index'])[cols]
一步一步:
In [103]: df['idx'] = df.b.map(order)
In [104]: df
Out[104]:
a b c idx
0 0 2 0 2
1 1 0 1 1
2 2 1 2 0
3 3 0 3 1
4 4 1 4 0
5 5 1 5 0
6 6 1 6 0
7 7 2 7 2
8 8 0 8 1
9 9 1 9 0
10 10 0 10 1
11 11 1 11 0
12 12 0 12 1
13 13 2 13 2
14 14 0 14 1
15 15 2 15 2
16 16 1 16 0
17 17 2 17 2
18 18 1 18 0
19 19 1 19 0
20 20 0 20 1
21 21 0 21 1
22 22 1 22 0
23 23 1 23 0
24 24 2 24 2
25 25 0 25 1
26 26 0 26 1
27 27 0 27 1
28 28 1 28 0
29 29 1 29 0
In [105]: df.reset_index().sort_values(['idx', 'index'])
Out[105]:
index a b c idx
2 2 2 1 2 0
4 4 4 1 4 0
5 5 5 1 5 0
6 6 6 1 6 0
9 9 9 1 9 0
11 11 11 1 11 0
16 16 16 1 16 0
18 18 18 1 18 0
19 19 19 1 19 0
22 22 22 1 22 0
23 23 23 1 23 0
28 28 28 1 28 0
29 29 29 1 29 0
1 1 1 0 1 1
3 3 3 0 3 1
8 8 8 0 8 1
10 10 10 0 10 1
12 12 12 0 12 1
14 14 14 0 14 1
20 20 20 0 20 1
21 21 21 0 21 1
25 25 25 0 25 1
26 26 26 0 26 1
27 27 27 0 27 1
0 0 0 2 0 2
7 7 7 2 7 2
13 13 13 2 13 2
15 15 15 2 15 2
17 17 17 2 17 2
24 24 24 2 24 2