如何根据Pandas数据框中的列表重新排序索引行

Question

我有一个如下所示的数据框:

company  Amazon  Apple  Yahoo
name
A             0    130      0
C           173      0      0
Z             0      0    150

它是使用以下代码创建的:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name' : ['A', 'Z','C'],
                   'company' : ['Apple', 'Yahoo','Amazon'],
                   'height' : [130, 150,173]})

df = df.pivot(index="name", columns="company", values="height").fillna(0)

我想要做的是name根据预定义的列表对行(带索引)进行排序["Z", "C", "A"].结果如下:

company  Amazon  Apple  Yahoo
name
Z             0      0    150
C           173      0      0
A             0    130      0

我怎样才能做到这一点？

Answer 1

您可以使用reindexlike 设置预定义订单的索引

In [14]: df.reindex(["Z", "C", "A"])
Out[14]:
company  Amazon  Apple  Yahoo
Z             0      0    150
C           173      0      0
A             0    130      0

但是,如果它是字母顺序,您可以使用 sort_index(ascending=False)

In [12]: df.sort_index(ascending=False)
Out[12]:
company  Amazon  Apple  Yahoo
name
Z             0      0    150
C           173      0      0
A             0    130      0

如下所示,您需要将其分配给某个变量

In [13]: df = df.sort_index(ascending=False)

Answer 2

我们还可以使用loc：

lst = ["Z", "C", "A"]
df = df.loc[lst]

输出：

company  Amazon  Apple  Yahoo
name                         
Z             0      0    150
C           173      0      0
A             0    130      0

请注意，如果 中 存在lst不存在的值df.index（例如 if lst=['Z','C','A','D']），则loc抛出 KeyError （而reindex创建一个充满 NaN 的新行'D'）。

多重索引

如果df是MultiIndex，如：

           C3
C1 C2        
2  evelen   0
   ten      1
   twelve   2
1  evelen   3
   ten      4
   twelve   5

ten如果您想按,eleven和排序第二级twelve，则使用loc：

out = df.loc[:, ['ten','evelen', 'twelve'],:]

输出：

           C3
C1 C2        
2  evelen   0
   ten      1
   twelve   2
1  evelen   3
   ten      4
   twelve   5

对于两个级别：

out = df.loc[[1,2], ['ten','evelen','twelve'], :]

输出：

           C3
C1 C2        
1  ten      4
   evelen   3
   twelve   5
2  ten      1
   evelen   0
   twelve   2