Python Pandas - 使用特定顺序重新索引数据框答案

【问题标题】：Python Pandas - Re-index a dataframe using a specific orderPython Pandas - 使用特定顺序重新索引数据框
【发布时间】：2018-02-15 10:25:50
【问题描述】：

我有一个 pandas 数据框，我想使用特定顺序重新排序索引。

from random import randint
import pandas as pd
days = ["Tuesday", "Thursday", "Monday", "Wednesday"]
df = pd.DataFrame({"Value": [randint(0, 9) for i in range(len(days)*2)]}, 
                  index=[day for day in days for i in range(2)])
myorder = ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday"]

具体顺序以列表通知myorder

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe indexing

【解决方案1】：

使用CategoricalIndex + sort_index:

df.index = pd.CategoricalIndex(df.index, categories=myorder, ordered=True)
df = df.sort_index()
print (df)
           Value
Monday         3
Monday         3
Tuesday        4
Tuesday        3
Wednesday      3
Wednesday      4
Thursday       5
Thursday       2

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一种方法，如果您希望避免使用分类：

orderdic = dict(zip(myorder, range(len(myorder))))

df = df.assign(order=df.index.to_series().map(orderdic))\
       .sort_values('order').drop('order', 1)

#            Value
# Monday         6
# Monday         6
# Tuesday        9
# Tuesday        1
# Wednesday      1
# Wednesday      3
# Thursday       0
# Thursday       7

【讨论】：