是否按系列对pandas DataFrame排序，而没有新的列？

Question

我正在尝试找出最干净的方法来解决此问题。

我有一个熊猫DataFrame。我知道它包含列x和y，但是可能包含其他列。如果它们存在，我非常希望忽略它们，让它们保持不变。

作为我的问题的简化版本。假设我想按x和y之间的差异对此DataFrame进行排序。

目前，我正在执行以下操作：

def sort_diff(df):
    df = df.copy()
    df['xy'] = abs(df.x - df.y)
    df = df.sort_values('xy')
    df = df.drop('xy')
    return df

现在这并不可怕，但是它会覆盖xy。这是可能存在或可能不存在的列。问题是我不知道。

根据我对熊猫的有限了解，我目前的选择是：

• 将xy保留为特殊的列名
• 使用一些混乱的临时列名来避免冲突（tmp_xy_diff）
• 检查它是否存在，保存是否存在，然后写回。

所以我要问的是，是否有任何方法可以在不压碎表上随机列的情况下进行这种排序。像，我可以使用有序序列（具有匹配的索引）来定义新数据框的顺序吗？如果我可以做这样的事情，性能会明显变差吗？

类似的东西：

def sort_diff(df):
    diffs = (abs(df.x - df.y)).sort_values()
    return df.become_this(diffs.index)