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Pandas - 如何使用帶有索引的字典對(duì)列的行進(jìn)行排序

Pandas - 如何使用帶有索引的字典對(duì)列的行進(jìn)行排序

慕的地6264312 2022-10-18 17:46:13
我必須根據(jù)字典對(duì) Dataframe 的列的值/行進(jìn)行排序,該字典包含數(shù)據(jù)框的每個(gè)值及其行索引,但排序方式不同。howToSortDict = {'Brazil': 2, 'Russia': 0, 'China': 1} # row value and its indexmyDict = {    "countries": ["Brazil", "Russia", "China"],    "amount": [1000, 2000, 3000]}df = pd.DataFrame(myDict)它們是如何排序的:     countries  amount0    Brazil     10001    Russia     20002    China      3000我需要如何對(duì)它們進(jìn)行排序(作為數(shù)據(jù)框):    countries   amount0   Russia      20001   China       30002   Brazil      1000關(guān)于如何在不遍歷每一行的情況下實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)的任何想法?
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胡子哥哥

TA貢獻(xiàn)1825條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊

利用argsort


df=df.iloc[df.countries.map(howToSortDict).argsort()]

  countries  amount

1    Russia    2000

2     China    3000

0    Brazil    1000


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反對(duì) 回復(fù) 2022-10-18
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素胚勾勒不出你

TA貢獻(xiàn)1827條經(jīng)驗(yàn) 獲得超9個(gè)贊

分兩步:


首先使用map與國(guó)家關(guān)聯(lián)的值創(chuàng)建一個(gè)新列


df['country_value'] = df.countries.map(howToSortDict)

然后sort和drop新列


df.sort_values('country_value').drop('country_value',axis=1)


#    countries   amount

#1   Russia      2000

#2   China       3000

#0   Brazil      1000



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反對(duì) 回復(fù) 2022-10-18
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