根据特定列对列进行排序 |蟒蛇 |熊猫[重复]

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1st column中对4th column进行排序，输出会是这样的：

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

有什么帮助吗？

Answer 1

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

---

保留行位置

假设第一列未排序并且您不希望它排序。您只想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。假设数据框是这样的

      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，更多位于底部。我们可以对它们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

Answer 2

使用sort_values 和ascending 作为布尔列表来确定方向：

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