Pandas Groupby Agg 函数中的列顺序答案

【问题标题】：Column Order in Pandas Groupby Agg FunctionPandas Groupby Agg 函数中的列顺序
【发布时间】：2014-11-14 21:04:25
【问题描述】：

是否有一种自动方式来维护返回的数据帧的列（'C'、'B'、'A'）的顺序？

g = df.groupby(['people'])
g['people'].agg({'C' : len,
                 'B' : len,
                 'A' : len,
                })

这会将列返回为 A、B、C 而不是 C、B、A。

我只能找到示例，但找不到 agg 函数本身的文档。

这似乎是一种解决方法：

g = df.groupby(['people'])
g['people'].agg({'C' : len,
                 'B' : len,
                 'A' : len,
                }).reindex_axis(['C','B','A'], axis=1)

【问题讨论】：

你试过使用 OrderedDict 吗？
简短的回答是否定的，但这真的是唯一的方法吗？
我怀疑有没有更简单的方法，问题不在于 pandas - Python（默认）字典并不意味着存储键顺序（这就是创建 OrderedDict 的原因）。

标签： python pandas

【解决方案1】：

OrderedDict 与 pandas-0.18.0-py2.7 的工作令人惊讶：

from collections import OrderedDict
g = df.groupby(['people'])
g['people'].agg( OrderedDict([
                 ('C' , len),
                 ('B' , len),
                 ('A' , len),
                ]) )

【讨论】：

正确。 OrderedDict 让我畏缩不前。好复杂

【解决方案2】：

您可以使用一些索引技巧来按您想要的顺序获取列：

g = df.groupby(['people'])
col_order = ['C', 'B', 'A']
agg_fnxs = [len, len, len]
agg_dict = dict(zip(col_rder, agg_fnxs))
g['people'].agg(agg_dict)[col_corder]

【讨论】：