按预设顺序按类别重新排序 DF答案

【问题标题】：Reordering a DF by category in a preset order按预设顺序按类别重新排序 DF
【发布时间】：2023-01-17 08:04:14
【问题描述】：

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(15, 3)), columns=list('NMO'))
df['Catgeory1'] = ['I','I','I','I','I','G','G','G','G','G','P','P','I','I','P']
df['Catgeory2'] = ['W','W','C','C','C','W','W','W','W','W','O','O','O','O','O']

想象这个 df 更大，有更多的类别，我如何对列表进行排序，按照确定的顺序保留任何给定行的所有特征。前任。仅按“category1”对 df 进行排序，这样所有 P 都排在第一位，然后是 I，然后是 G。

【问题讨论】：

标签： pandas dataframe sorting group-by

【解决方案1】：

您可以使用明确的类型：

cat_type = pd.CategoricalDtype(categories=["P", "I", "G"], ordered=True)
df['Category1'] = df['Category1'].astype(cat_type)

print(df.sort_values(by='Category1'))

印刷：

     N   M   O Category1 Category2
10  49  37  44         P         O
11  72  64  66         P         O
14  39  98  32         P         O
0   93  12  89         I         W
1   20  74  21         I         W
2   25  22  24         I         C
3   47  11  33         I         C
4   60  16  34         I         C
12   0  90   6         I         O
13  13  35  80         I         O
5   84  64  67         G         W
6   70  47  83         G         W
7   61  57  76         G         W
8   19   8   3         G         W
9    7   8   5         G         W

【讨论】：

【解决方案2】：

对于 PIG 顺序（逆字母顺序）：

df.sort_values('Catgeory1',ascending=False)

对于自定义排序：

df['Catgeory1'] = pd.Categorical(df['Catgeory1'], ['P','G','I'])
df = df.sort_values('Catgeory1')

【讨论】：

但是，如果我想控制订单怎么办？ PIG 或 IPG 或 GIP；或者如果有十几个不同的类别，我想要的任何组合。
我编辑了我的答案，请检查一下。 @巴里迪