按另一个数据框中的列对 pandas DataFrame 进行排序 - pandas

Question

假设我有一个包含两列的 Pandas DataFrame，例如：

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [100, 200, 300, 400]})
print(df)

假设我也有一个 Pandas 系列，例如：

s = pd.Series([1, 3, 2, 4])
print(s)

0    1
1    3
2    2
3    4
dtype: int64

如何将 a 列排序为与 s 系列相同的顺序，并将相应的行值排序在一起？

我想要的输出是：

有什么办法可以实现吗？

请检查下面的自我回答。

Answer 1

我经常运行遇到这些问题，所以我只是想在 Pandas 中分享我的解决方案。

解决方案：

方案一：

使用set_index将a列转换为索引，然后使用reindex更改顺序，然后使用rename_axis将索引名称改回a，然后使用 reset_index 将 a 列从索引转换回列：

print(df.set_index('a').reindex(s).rename_axis('a').reset_index('a'))

方案二：

使用set_index将a列转换为索引，然后使用loc改变顺序，然后使用reset_index转换a 列从一个索引回到一个列：

print(df.set_index('a').loc[s].reset_index())

方案三：

使用 iloc 以不同的顺序对行进行索引，然后使用 map 获取适合 df 的顺序，使其按 [=31] 排序=]系列：

print(df.iloc[list(map(df['a'].tolist().index, s))])

方案四：

使用 pd.DataFrame 创建一个新的 DataFrame 对象，然后使用 sorted 和 key 参数按 s 系列对 DataFrame 进行排序：

print(pd.DataFrame(sorted(df.values.tolist(), key=lambda x: s.tolist().index(x[0])), columns=df.columns))

时间安排：

使用以下代码计时：

import pandas as pd
from timeit import timeit
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [100, 200, 300, 400]})
s = pd.Series([1, 3, 2, 4])
def u10_1():
    return df.set_index('a').reindex(s).rename_axis('a').reset_index('a')
def u10_2():
    return df.set_index('a').loc[s].reset_index()
def u10_3():
    return df.iloc[list(map(df['a'].tolist().index, s))]
def u10_4():
    return pd.DataFrame(sorted(df.values.tolist(), key=lambda x: s.tolist().index(x[0])), columns=df.columns)
print('u10_1:', timeit(u10_1, number=1000))
print('u10_2:', timeit(u10_2, number=1000))
print('u10_3:', timeit(u10_3, number=1000))
print('u10_4:', timeit(u10_4, number=1000))

输出：

u10_1: 3.012849470495621
u10_2: 3.072132612502147
u10_3: 0.7498072134665241
u10_4: 0.8109911930595484

@Allen 也有一个很好的答案。

Answer 2

怎么样：

(
    df.assign(s=s)
    .sort_values(by='s')
    .drop('s', axis=1)
)

按另一个数据框中的列对 pandas DataFrame 进行排序 - pandas

Sort a pandas DataFrame by a column in another dataframe - pandas

python

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pandas

解决方案：

时间安排：