我有一个数据框，如下所示：
Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
A 424 377 161 133 2 81 141 169 297 153 53 50 197
B 231 121 111 106 4 79 68 70 92 93 71 65 66
C 480 379 159 139 2 116 148 175 308 150 98 82 195
D 88 56 38 40 0 25 24 55 84 36 24 26 36
E 1084 1002 478 299 7 256 342 342 695 378 175 132 465
F 497 246 283 206 4 142 151 168 297 224 194 198 148
H 8 5 4 3 0 2 3 2 7 5 3 2 0
G 3191 2119 1656 856 50 826 955 739 1447 1342 975 628 1277
K 58 26 27 51 1 18 22 42 47 35 19 20 14
S 363 254 131 105 6 82 86 121 196 98 81 57 125
T 54 59 20 4 0 9 12 7 36 23 5 4 20
O 554 304 207 155 3 130 260 183 287 204 98 106 195
P 756 497 325 230 5 212 300 280 448 270 201 140 313
PP 64 43 26 17 1 15 35 17 32 28 18 9 27
R 265 157 109 89 1 68 68 104 154 96 63 55 90
S 377 204 201 114 5 112 267 136 209 172 147 90 157
St 770 443 405 234 5 172 464 232 367 270 290 136 294
Qs 47 33 11 14 0 18 14 19 26 17 5 6 13
Y 1806 626 1102 1177 14 625 619 1079 1273 981 845 891 455
W 123 177 27 28 0 18 62 34 64 27 14 4 51
Z 2770 1375 1579 1082 17 900 1630 1137 1465 1383 861 755 1201
我想按每一行中的值对数据框进行排序。完成后，我还要对索引进行排序。
例如，与类别A相对应的第一行中的值应显示为：
2 50 53 81 133 141 153 161 169 197 297 377 424
我已经尝试过df.sort_values(by=df.index.tolist(), ascending=False, axis=1)，但这是行不通的。值根本不会按排序顺序显示
答案 0 :(得分：1)
np.sort + sort_index 您可以在np.sort中使用axis=1，然后使用sort_index：
cols, idx = df.columns[1:], df.iloc[:, 0]
res = pd.DataFrame(np.sort(df.iloc[:, 1:].values, axis=1), columns=cols, index=idx)\
.sort_index()
print(res)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 \
Category
A 2 50 53 81 133 141 153 161 169 197 297 377
B 4 65 66 68 70 71 79 92 93 106 111 121
C 2 82 98 116 139 148 150 159 175 195 308 379
D 0 24 24 25 26 36 36 38 40 55 56 84
E 7 132 175 256 299 342 342 378 465 478 695 1002
F 4 142 148 151 168 194 198 206 224 246 283 297
G 50 628 739 826 856 955 975 1277 1342 1447 1656 2119
H 0 0 2 2 2 3 3 3 4 5 5 7
K 1 14 18 19 20 22 26 27 35 42 47 51
O 3 98 106 130 155 183 195 204 207 260 287 304
P 5 140 201 212 230 270 280 300 313 325 448 497
PP 1 9 15 17 17 18 26 27 28 32 35 43
Qs 0 5 6 11 13 14 14 17 18 19 26 33
R 1 55 63 68 68 89 90 96 104 109 154 157
S 6 57 81 82 86 98 105 121 125 131 196 254
S 5 90 112 114 136 147 157 172 201 204 209 267
St 5 136 172 232 234 270 290 294 367 405 443 464
T 0 4 4 5 7 9 12 20 20 23 36 54
W 0 4 14 18 27 27 28 34 51 62 64 123
Y 14 455 619 625 626 845 891 981 1079 1102 1177 1273
Z 1 17 755 861 900 1082 1137 1375 1383 1465 1579 1630
答案 1 :(得分：1)
一种方法是应用sorted将1设置为轴，应用pd.Series返回数据框而不是列表，最后按Category进行排序：
df.loc[:,'1':].apply(sorted, axis = 1).apply(pd.Series)
.set_index(df.Category).sort_index()
Category 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
0 A 2 50 53 81 133 141 153 161 169 197 297 ...
1 B 4 65 66 68 70 71 79 92 93 106 111 ...