group_order = ['C', 'B', 'A'] def custom_sort_group(x): return group_order.index(x) df_sorted = df.sort_values(by=['group', 'score'], key=lambda x: x.map(custom_sort_group)) print(df_sorted) Python Copy输出为:name group score 4 Eve C 95 1 Bob B 90 2 Cathy B 75...
>>>df['size'] = df['size'].astype(cat_size_order)>>>df['size']0S1XL2M3XS4L5S Name: size, dtype: category Categories (5,object): [XS < S < M < L < XL] 最后,我们可以调用相同的方法对值进行排序。 df.sort_values('size') 这样效果更好。让我们来看看原理是什么。 使用cat的codes...
请查看我的Github repo以获取源代码:https:///BindiChen/machine-learning/blob/master/data-analysis/017-pandas-custom-sort/pandas-custom-sort.ipynb 问题 假设我们有一个关于服装店的数据集: df = pd.DataFrame({ 'cloth_id': [1001, 1002, 1003, 1004, 1005, 1006], 'size': ['S', 'XL', 'M'...
-0.59, 0.62], ...: "flag": [False, True] * 3, ...: } ...: ) ...: In [121]: code_groups = df.groupby("code") In [122]: agg_n_sort_order = code_groups[["data"]].transform("sum").sort_values(by="
from pandas.api.types import CategoricalDtype # 定义自定义的category顺序 custom_order = CategoricalDtype(['XS', 'S', 'M', 'L', 'XL'], ordered=True) #将'size'列转换为自定义的category类型 df['size'] = df['size'].astype(custom_order) 5. 应用这个自定义排序到DataFrame上,并验证结果 ...
[122]: agg_n_sort_order = code_groups[["data"]].transform("sum").sort_values(by="data") In [123]: sorted_df = df.loc[agg_n_sort_order.index] In [124]: sorted_df Out[124]: code data flag 1 bar -0.21 True 4 bar -0.59 False 0 foo 0.16 False 3 foo 0.45 True 2 baz ...
Reverse row order, 适用于df.X.plot.barh() melt, wide form-->long form Pivot merge on, suffixes sort_values(by=multiple columns) 比较两个dataframe是否相等 iterate rows df.iterrows(), 这个方法比较慢,return 的r是pd.Series for i,r in df.iterrows(): break 如果不需要index name,还有一个非...
year,month,diff_weight,type_weight)# 按照自定义排序函数对列名进行排序amount_and_amount_columns_sorted=sorted(amount_and_amount_columns,key=custom_sort)# 将已排序的列名添加到column_order列表中column_order.extend(amount_and_amount_columns_sorted)stock_capital=stock_capital.reindex(columns=column_order...
返回一个布尔值对象,指示值是否为 NA。 NA 值,如 None 或numpy.NaN,被映射为 True 值。 其他所有值被映射为 False 值。 诸如空字符串''或numpy.inf的字符不被视为 NA 值(除非您设置pandas.options.mode.use_inf_as_na = True)。 返回: DataFrame ...
amount_and_amount_columns_sorted = sorted(amount_and_amount_columns, key=custom_sort) # 将已排序的列名添加到column_order列表中 column_order.extend(amount_and_amount_columns_sorted) stock_capital = stock_capital.reindex(columns=column_order) ...