Question

在列值的基础上选择pandas数据帧行的问题在：

中讨论

Select rows from a DataFrame based on values in a column in pandas

不考虑基于列值顺序的行的排序。

举个例子，考虑一下：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),
               'B': 'one one two three two two one three'.split(),
               'C': np.arange(8), 'D': np.arange(8) * 2})
print(df.loc[df['D'].isin([0,2])])

的产率：

     A    B  C  D
0  foo  one  0  0
1  bar  one  1  2

同样如下：

print(df.loc[df['D'].isin([2,0])])

其中列值的顺序已反转。

我想知道如何修改此表达式以尊重所需列值的顺序，以便输出为：

     A    B  C  D
1  bar  one  1  2
0  foo  one  0  0

Answer 1

您可以将值放在数据框中，然后执行内连接（默认情况下合并），左边数据框应该preserve the order：

D = pd.DataFrame({"D": [2, 0]})
D.merge(df)

#   D     A   B C
#0  2   bar one 1
#1  0   foo one 0

或者更确定的方法：

D.reset_index().merge(df).sort_values("index").drop("index", 1)
#   D     A   B C
#0  2   bar one 1
#1  0   foo one 0

Answer 2

df.loc[df['D'].isin([2,0])].sort_values(by='A')

其中'A'可以是任何列，而升序= False你想要反向订单。

根据pandas中列中的有序值从DataFrame中选择行

2 个答案: