通读后:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.13.1/generated/pandas.DataFrame.sort.html
我似乎仍然无法弄清楚如何按自定义列表对列进行排序。显然，默认排序是按字母顺序排列的。我举个例子。这是我的(非常精简的)数据框:
Player Year Age Tm G
2967 Cedric Hunter 1991 27 CHH 6
5335 Maurice Baker 2004 25 VAN 7
13950 Ratko Varda 2001 22 TOT 60
6141 Ryan Bowen 2009 34 OKC 52
6169 Adrian Caldwell 1997 31 DAL 81
我希望能够按 Player、Year 和 Tm 排序。按玩家和年份的默认排序对我来说很好，按正常顺序。但是，我不希望团队按字母顺序排序 b/c 我希望 TOT 始终位于顶部。
这是我创建的列表:
sorter = ['TOT', 'ATL', 'BOS', 'BRK', 'CHA', 'CHH', 'CHI', 'CLE', 'DAL', 'DEN',
'DET', 'GSW', 'HOU', 'IND', 'LAC', 'LAL', 'MEM', 'MIA', 'MIL',
'MIN', 'NJN', 'NOH', 'NOK', 'NOP', 'NYK', 'OKC', 'ORL', 'PHI',
'PHO', 'POR', 'SAC', 'SAS', 'SEA', 'TOR', 'UTA', 'VAN',
'WAS', 'WSB']
阅读完上面的链接后，我认为这会起作用，但它没有:
df.sort(['Player', 'Year', 'Tm'], ascending = [True, True, sorter])
它仍然在顶部有 ATL，这意味着它按字母顺序排序，而不是根据我的自定义列表。任何帮助将不胜感激，我只是想不通。
最佳答案
以下答案是旧答案。它仍然有效。无论如何，已经发布了另一个非常优雅的解决方案(如下)，使用 key 参数。
我刚刚发现使用 pandas 15.1 可以使用分类系列 (https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/categorical.html)
至于您的示例，让我们定义相同的数据框和排序器:
import pandas as pd
data = {
'id': [2967, 5335, 13950, 6141, 6169],
'Player': ['Cedric Hunter', 'Maurice Baker',
'Ratko Varda' ,'Ryan Bowen' ,'Adrian Caldwell'],
'Year': [1991, 2004, 2001, 2009, 1997],
'Age': [27, 25, 22, 34, 31],
'Tm': ['CHH', 'VAN', 'TOT', 'OKC', 'DAL'],
'G': [6, 7, 60, 52, 81]
}
# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# Define the sorter
sorter = ['TOT', 'ATL', 'BOS', 'BRK', 'CHA', 'CHH', 'CHI', 'CLE', 'DAL', 'DEN',
'DET', 'GSW', 'HOU', 'IND', 'LAC', 'LAL', 'MEM', 'MIA', 'MIL',
'MIN', 'NJN', 'NOH', 'NOK', 'NOP', 'NYK', 'OKC', 'ORL', 'PHI',
'PHO', 'POR', 'SAC', 'SAS', 'SEA', 'TOR', 'UTA', 'VAN', 'WAS', 'WSB']
使用数据框和排序器，这是一个类别顺序，我们可以在 pandas 15.1 中执行以下操作:
# Convert Tm-column to category and in set the sorter as categories hierarchy
# Youc could also do both lines in one just appending the cat.set_categories()
df.Tm = df.Tm.astype("category")
df.Tm = f.Tm.cat.set_categories(sorter)
print(df.Tm)
Out[48]:
0 CHH
1 VAN
2 TOT
3 OKC
4 DAL
Name: Tm, dtype: category
Categories (38, object): [TOT < ATL < BOS < BRK ... UTA < VAN < WAS < WSB]
df.sort_values(["Tm"]) ## 'sort' changed to 'sort_values'
Out[49]:
Age G Player Tm Year id
2 22 60 Ratko Varda TOT 2001 13950
0 27 6 Cedric Hunter CHH 1991 2967
4 31 81 Adrian Caldwell DAL 1997 6169
3 34 52 Ryan Bowen OKC 2009 6141
1 25 7 Maurice Baker VAN 2004 5335
关于python - 按 Pandas 中的自定义列表排序，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/23482668/
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