如何對(duì) DataFrame 進(jìn)行排序，以便將列的重復(fù)行值“添加”到它們首先“出現(xiàn)”的行中？例如，我原來的 DataFrame 是這樣的：In [3]: dfOut[3]: A B0 r1 01 r3 32 r3 53 r1 34 r3 65 r4 26 r2 17 r1 7我想對(duì)它進(jìn)行以下排序In [3]: dfOut[3]: A B0 r1 01 r1 32 r1 73 r3 34 r3 55 r3 66 r4 27 r2 7我已經(jīng)嘗試過df.groupby('A')了，但它沒有給我想要的結(jié)果
2 回答
明月笑刀無情
TA貢獻(xiàn)1828條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊
你可以像這樣使用 group by
df.groupby("A").apply(lambda x: x[["B"]].copy()).reset_index(level=0)
但是如果您不想對(duì)組進(jìn)行某些操作，則簡單排序?qū)⑵鹱饔?/p>
df.sort_values("A")
## or
df.sort_values(["A", "B"])
紫衣仙女
TA貢獻(xiàn)1839條經(jīng)驗(yàn) 獲得超15個(gè)贊
您可以創(chuàng)建一個(gè)字典，將 A 列映射到它首次出現(xiàn)時(shí)的索引，然后使用它對(duì) df 進(jìn)行排序：
d = {}
c = 0
for i in df.itertuples():
if i.A not in d:
d.update({i.A: c})
c += 1
df['m'] = df.A.map(d)
df = df.sort_values(by='m').drop('m', axis=1)
A B
0 r1 0
3 r1 3
7 r1 7
1 r3 3
2 r3 5
4 r3 6
5 r4 2
6 r2 1
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