对熊猫数据框中的字符串值模式进行排序

Question

我有一个数据框，其中包含几行类似值的字典的字符串。

示例输出：

"{'romantic': False, 'intimate': False, 'touristy': False, 'hipster': False, 'divey': False, 'classy': False, 'trendy': False, 'upscale': False, 'casual': False}"

稍后我将要使用 str.split 方法将每个不同的属性拆分为自己的列。然而，现在的问题是，并非数据框中的所有行都会遵循这种从浪漫到随意的特定序列。有些可能有这样的序列，例如，亲密是第一个属性，而最后一个属性是高档的，而不是像示例中的休闲输出。我要指出的是，整个数据的结构方式没有一致的模式。例如，是否可以按字母顺序对所有值进行排序，以便我们在整个 df 中获得一致的值模式？

示例数据：

{'romantic': False, 'intimate': False, 'classy': True, 'hipster': False, 'divey': False, 'touristy': False, 'trendy': False, 'upscale': True, 'casual': False}

{'romantic': False, 'intimate': False, 'classy': False, 'hipster': False, 'divey': False, 'touristy': False, 'trendy': False, 'upscale': False, 'casual': True}

None

{'romantic': False, 'intimate': False, 'classy': False, 'hipster': False, 'divey': False, 'touristy': False, 'trendy': False, 'upscale': False, 'casual': True}

None

None

{'romantic': False, 'intimate': False, 'touristy': False, 'hipster': False, 'divey': False, 'classy': False, 'trendy': False, 'upscale': False, 'casual': False}

{'touristy': False, 'hipster': False, 'romantic': False, 'intimate': False, 'trendy': False, 'upscale': False, 'classy': False, 'casual': False}

{'romantic': False, 'intimate': False, 'classy': False, 'hipster': False, 'divey': False, 'touristy': False, 'trendy': False, 'upscale': False, 'casual': True}

None

None

{'romantic': False, 'intimate': False, 'classy': False, 'hipster': False, 'divey': False, 'touristy': False, 'trendy': False, 'upscale': False, 'casual': True}

{'touristy': False, 'hipster': False, 'romantic': False, 'intimate': False, 'trendy': False, 'upscale': False, 'classy': True, 'casual': True}

预期输出：

{'romantic': False, 'intimate': False, 'classy': True, 'hipster': False, 'divey': False, 'touristy': False, 'trendy': False, 'upscale': True, 'casual': False}

{'romantic': False, 'intimate': False, 'classy': False, 'hipster': False, 'divey': False, 'touristy': False, 'trendy': False, 'upscale': False, 'casual': True}

{'romantic': False, 'intimate': False, 'classy': False, 'hipster': False, 'divey': False, 'touristy': False, 'trendy': False, 'upscale': False, 'casual': True}

对于当前不存在的所有数据行，属性的顺序基本上应该是浪漫、亲密、优雅、时髦、潜水、旅游、时尚、高档、休闲。