根据特定列对列进行排序| python |大熊猫

Question

我有一个这样的数据框：

c234  0.4255  0.2348  0.4255
c234  0.876   0.456   0.876
c561  0.9527  0.263   0.9527
c561  0.4111  0.1543  0.4111
c561  0.8231  0.975   0.975

我想在每个4th column中对1st column进行排序，输出将如下所示：

c234  0.876   0.456   0.876
c234  0.4255  0.2348  0.4255
c561  0.8231  0.975   0.975
c561  0.9527  0.263   0.9527
c561  0.4111  0.1543  0.4111

请帮忙吗？

Answer 1

使用sort_values和ascending作为布尔值列表来确定方向：

df.sort_values([0,3], ascending=[True, False])

输出：

      0       1       2       3
1  c234  0.8760  0.4560  0.8760
0  c234  0.4255  0.2348  0.4255
4  c561  0.8231  0.9750  0.9750
2  c561  0.9527  0.2630  0.9527
3  c561  0.4111  0.1543  0.4111

Answer 2

sort_values获取列列表

假设您的列名是[0, 1, 2, 3]

df.sort_values([0, 3], ascending=[True, False])

      0       1       2       3
1  c234  0.8760  0.4560  0.8760
0  c234  0.4255  0.2348  0.4255
4  c561  0.8231  0.9750  0.9750
2  c561  0.9527  0.2630  0.9527
3  c561  0.4111  0.1543  0.4111

---

保留行的位置

假设第一列未排序，并且您不希望对其进行排序。您只希望对每个组中的行进行排序。

df.loc[
    df.groupby(0)[3].transform(
        lambda x: x.sort_values(ascending=False).index
    ).astype(df.index.dtype)
]

      0       1       2       3
1  c234  0.8760  0.4560  0.8760
0  c234  0.4255  0.2348  0.4255
4  c561  0.8231  0.9750  0.9750
2  c561  0.9527  0.2630  0.9527
3  c561  0.4111  0.1543  0.4111

---

但这并不有趣。假设数据框是这个

      0       1       2       3
0  c561  0.9527  0.2630  0.9527
1  c234  0.4255  0.2348  0.4255
2  c234  0.8760  0.4560  0.8760
3  c561  0.4111  0.1543  0.4111
4  c561  0.8231  0.9750  0.9750

请注意，'c561'位于顶部，底部位于更多位置。我们可以对其进行排序，并保持相同的行位置。让我们再次运行最后一个解决方案。

      0       1       2       3
4  c561  0.8231  0.9750  0.9750
2  c234  0.8760  0.4560  0.8760
1  c234  0.4255  0.2348  0.4255
0  c561  0.9527  0.2630  0.9527
3  c561  0.4111  0.1543  0.4111