根据列值仅对熊猫数据框的部分进行排序答案

【问题标题】：Sort only parts of pandas Dataframe based on column values根据列值仅对熊猫数据框的部分进行排序
【发布时间】：2022-07-19 20:51:12
【问题描述】：

我对@987654321@ 提出的问题有一个后续问题。

我的 pandas 数据框由几列组成，第一列有字符串值，其他列有浮点数。它看起来像这样：

Superheros        hourly rate
Spiderman (Nr 1)   12.9
Batman (Nr 4)      93.7
Joker              23.6
Iron Man (Nr 2)    49.3
Hulk               32.5
Captain America    24.9
Wonderwoman (Nr 3) 65.8

一般而言，数据框应根据小时费率列进行排序，但所有带有数字的超级英雄都应位于数据框的底部。生成的数据框应如下所示

Superheros        hourly rate
Hulk               32.5
Captain America    24.9
Joker              23.6
Batman (Nr 4)      93.7
Wonderwoman (Nr 3) 65.8
Iron Man (Nr 2)    49.3
Spiderman (Nr 1)   12.9

在我之前的问题中，我没有按第二列排序的条件，建议的解决方案导致了这个代码片段：

df['Superheros'] = df['Superheros'].str.replace(r'\bim\s+(Nr\s*\d+)', r'(\1)', regex=True)
df = df.replace(np.nan, '-')
s = pd.to_numeric(df['Superheros'].str.extract('\(VG (\d+)\)', expand=False))
idx = s.sort_values(na_position='first').index
df = df.loc[idx]

基于建议使用的相同逻辑：

sorter = lambda s: pd.to_numeric(s.str.extract('\(Nr (\d+)\)', expand=False))

out = df.sort_values(by='Superheros', key=sorter, na_position='first')

所以我想我可以简单地将 by='Superheros' 更改为 by='hourly rate'，但这不起作用（我想我明白为什么）。不幸的是，我对如何做到这一点没有任何其他想法，除了可能将数据框分成两部分，分别对它们进行排序，然后将它们重新合并在一起。有没有更好的 Pythonic 方式来做到这一点？

提前致谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

使用临时列以数字对超级英雄进行排序：

(df
 .assign(bottom=df['Superheros'].str.contains('\d\)'))
 .sort_values(by=['bottom', 'hourly rate'], ascending=[True, False])
 .drop(columns='bottom')
)

输出：

           Superheros  hourly rate
4                Hulk         32.5
5     Captain America         24.9
2               Joker         23.6
1       Batman (Nr 4)         93.7
6  Wonderwoman (Nr 3)         65.8
3     Iron Man (Nr 2)         49.3
0    Spiderman (Nr 1)         12.9

中级（不删除“底部”列）：

True (=1) 排在False (=0) 之后。

           Superheros  hourly rate  bottom
4                Hulk         32.5   False
5     Captain America         24.9   False
2               Joker         23.6   False
1       Batman (Nr 4)         93.7    True
6  Wonderwoman (Nr 3)         65.8    True
3     Iron Man (Nr 2)         49.3    True
0    Spiderman (Nr 1)         12.9    True

【讨论】：