根据Pandas中的列表对多列进行排序

Question

感谢您提供有关如何根据pandas中的倍数列表对给定的多列进行排序的任何提示，如下所示

import pandas as pd
sort_a=['a','d','e']
sort_b=['s1','s3','s6']
sort_c=['t1','t2','t3']
df=pd.DataFrame(zip(['a', 'e', 'd','a','a','d','e'], ['s3', 's1', 's6','s6','s3','s3','s1'], ['t3', 't2', 't1','t2','t2','t3','t3']),columns=["a", "b", "c"])

使用排序列，例如，a，c，d

这个想法有点像sort

df.sort(['a', 'c', 'd'], ascending = [sort_a, sort_c, sort_b])

预期产量

a   b   c
a   s3  t2
a   s3  t3
a   s6  t2
d   s3  t3
d   s6  t1
e   s1  t2
e   s1  t3

Answer 1

一个选项是为每个列创建类别并进行排序：

categories = {col : pd.CategoricalDtype(categories=cat, ordered=True) 
              for col, cat 
              in zip(df.columns, [sort_a, sort_b, sort_c])}

df.astype(categories).sort_values([*df.columns])

   a   b   c
0  a  s3  t3
2  d  s6  t1
1  e  s1  t2

Answer 2

虽然与引用列表进行排序没有直接关系，但发布此操作时的关键问题是，我想对其中包含string的列进行排序

使用熊猫的排序_值>；=1.1.0

使用DataFrame.sort_值中的新键参数，自pandas 1.1.0以来，我们可以直接对列进行排序，而无需使用natsort.natsort_keygen将其设置为索引：

from natsort import natsort_keygen
df=df.sort_values(
    by=['a','b','c'],
    key=natsort_keygen()
)

输出：

   a   b   c
4  a  s3  t2
0  a  s3  t3
3  a  s6  t2
5  d  s3  t3
2  d  s6  t1
1  e  s1  t2
6  e  s1  t3