一个dataframe如何按照另一个列表中有相同的数排序

本文介绍了如何使用Pandas库的sort_values方法,通过指定key参数和lambda函数,根据列表中给定的值对DataFrame的某一列进行排序,以实现数据的定制化排序。

如果你想根据一个列表中的值对一个DataFrame进行排序,你可以使用Pandas的sort_values方法。以下是一个简单的例子:

假设你有以下DataFrame:

import pandas as pd  
  
data = {  
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],  
    'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']  
}  
  
df = pd.DataFrame(data)  
print("原始DataFrame:")  
print(df)

现在,假设你有一个列表order_list,你想要根据列表中的值对A列进行排序:

order_list = [2, 1, 4, 3, 5]

你可以这样做:

df_sorted = df.sort_values(by='A', key=lambda x: order_list)  
print("排序后的DataFrame:")  
print(df_sorted)

这里的关键是使用key参数。key参数接收一个函数,该函数应用于要排序的列。在这种情况下,我们传递了一个匿名函数(lambda函数),它根据order_list中的值对A列进行排序。

### Python Pandas DataFrame 中文排序方法 在 Python 的 Pandas 库中,如果需要对包含中文字的列进行排序,则需先将这些中文字符转换为其对应的阿拉伯字形式,然后再执行排序操作。以下是实现这一目标的具体方式: #### 转换中文字到阿拉伯字 可以通过自定义函完成中文字向阿拉伯字的映射。例如,创建一个辅助字典用于存储常见的中文字及其对应值。 ```python chinese_to_arabic_map = { '零': 0, '一': 1, '二': 2, '三': 3, '四': 4, '五': 5, '六': 6, '七': 7, '八': 8, '九': 9, '十': 10, '百': 100, '千': 1000, '万': 10000, '亿': 100000000 } def chinese_to_arabic(chinese_num): total = 0 unit = 1 for char in reversed(chinese_num): if chinese_to_arabic_map[char] >= 10: unit = chinese_to_arabic_map[char] total += unit else: total += chinese_to_arabic_map[char] * unit return total ``` 此函通过遍历字符串并利用单位权重计算最终值[^1]。 #### 据准备与应用 假设有一个 `DataFrame` 名为 `df`,其中有一列表示中文字名为 `column_name`。可以使用上述函将其转化为可比较的形式,并基于该新列进行排序。 ```python import pandas as pd # 原始据框 data = {'column_name': ['一', '十一', '二十', '一百']} df = pd.DataFrame(data) # 添加转化后的列 df['arabic_column'] = df['column_name'].apply(lambda x: chinese_to_arabic(x)) # 执行排序 sorted_df = df.sort_values(by='arabic_column') print(sorted_df) ``` 以上代码片段展示了如何构建新的阿拉伯字表示列,并以此为基础实施升序排列[^2]。 #### 结果展示 运行上述程序后得到的结果将是按照实际大小顺序排列的据集,即使原始输入是以汉字表达的量级。 --- ### 注意事项 对于更加复杂的场景比如涉及多位或者特殊格式的情况可能还需要进一步扩展解析逻辑以适应需求变化[^3]。 相关问题
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