dplyr R在pandas 中安排相同的功能
我有一个类似于此的数据框，我的想法是根据向量my_order排列行，如下所示。
R代码：
df = data.frame(A = c("apple","cherry","orange","banana"), B = c(25,37,15,28))
df
A B1 apple 25
2 cherry 37
3 orange 15
4 banana 28
my_order = c(2,3,4,1)
dplyr::arrange(df,my_order)
A B1 banana 28
2 apple 25
3 cherry 37
4 orange 15
我的问题是如何在python中执行此操作，pandas中是否有任何函数，相当于dplyr::arrange()？
Python代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ["apple","cherry","orange","banana"], 'B': [25,37,15,28]})
print(df)
A B0 apple 25
1 cherry 37
2 orange 15
3 banana 28
my_order = [1,2,3,0]
df.iloc[my_order]
A B1 cherry 37
2 orange 15
3 banana 28
0 apple 25
写回答
-
你正在传递argsorted索引arrange。你可以做同样的事情iloc，但你必须得到argsort你的指数得到它的逆。
my_order = [2,3,4,1]
df.iloc[pd.np.argsort(my_order)]A B3 banana 28
0 apple 25
1 cherry 37
2 orange 15
检查
df.loc[pd.Series(my_order,index=df.index).sort_values().index]
Out[42]:A B3 banana 28
0 apple 25
1 cherry 37
2 orange 15
解决方法：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ["apple","cherry","orange","banana"], 'B': [25,37,15,28]})
print(df)
df['index']=[2,3,4,1]
df.set_index('index',inplace=True)
df.sort_index(inplace=True)print(df)
2019-07-17 23:26:40赞同 展开评论 打赏
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