Python-如何从一列中排序pandas数据框
我有一个像这样的数据框：
print(df)
0 1 2
0 354.7 April 4.0
1 55.4 August 8.0
2 176.5 December 12.0
3 95.5 February 2.0
4 85.6 January 1.0
5 152 July 7.0
6 238.7 June 6.0
7 104.8 March 3.0
8 283.5 May 5.0
9 278.8 November 11.0
10 249.6 October 10.0
11 212.7 September 9.0
如你所见，月份不是按日历顺序排列的。因此，我创建了第二列以获取与每月（1-12）相对应的月份数。从那里，如何根据日历月的顺序对数据框进行排序？
问题答案：
用于sort_values按特定列的值对df进行排序：
In [18]:
df.sort_values('2')
Out[18]:
0 1 2
4 85.6 January 1.0
3 95.5 February 2.0
7 104.8 March 3.0
0 354.7 April 4.0
8 283.5 May 5.0
6 238.7 June 6.0
5 152.0 July 7.0
1 55.4 August 8.0
11 212.7 September 9.0
10 249.6 October 10.0
9 278.8 November 11.0
2 176.5 December 12.0
如果要按两列排序sort_values，请将列标签列表传递给，并按排序优先级对列标签进行排序。如果使用df.sort_values(['2', '0'])，则结果将按列2然后按列排序0。当然，对于这个示例，这实际上没有任何意义，因为其中的每个值df['2']都是唯一的。
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如您所见，月份不按日历顺序排列。所以我创建了第二列来获取每个月（1-12）对应的月份号。从那里，我如何根据日历月份的顺序对此数据帧进行排序？
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问题内容： 我正在尝试通过降序对数据框进行排序。我在升序参数中输入了“ False”，但我的命令仍然在升序。 我的代码是： 但输出是 问题答案： 编辑：这已经过时，请参阅@Merlin的答案。 是非空 列表 ，与。您应该写：
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问题内容： 我有，其中一列包含月份名称。 如何使用字典进行自定义排序，例如： 问题答案： 首先，将月份列设为分类，然后指定要使用的顺序。 现在，当你对月份列进行排序时，它将相对于该列表进行排序： 注意：如果值不在列表中，它将被转换为NaN。 对于那些有兴趣的人来说，是一个较旧的答案 你可以创建一个中间系列，并set_index在此基础上： 如前所述，在新的熊猫中，Series可以replace更优
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问题内容： df =DataFrame({‘a’:[1,2,3,4],’b’:[2,4,6,8]}) >>> df[‘x’]=df.a + df.b >>> df[‘y’]=df.a - df.b >>> df a b x y 0 1 2 3 -1 1 2 4 6 -2 2 3 6 9 -3 3 4 8 12 -4 现在，我想重新排列列顺序，按如下方式使“ x”，“ y”列成为第一列和第二列： 但
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问题内容： 我试图弄清楚如何以一种聪明的方式对由于groupby聚合而生成的系列进行排序。 我像这样生成DataFrame的聚合： 这导致了一个系列。我现在尝试按值对它进行排序，但是会出现错误： 然后，我尝试创建一个副本： 我怎样才能使这种工作？ 问题答案： 使用，即。[ 熊猫v0.17 + ] （非常老的答案，v0.17之前/ 2015） 大熊猫用于使用方法：。
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问题内容： 我有一个包含很多列的数据框。现在，我只想选择某些列。我将要选择的所有列名称保存到Python列表中，现在我想根据该列表过滤数据框。 我一直在尝试做： 其中list包含我要选择的所有列名。 但是我得到了错误： 任何帮助吗？ 问题答案： 您可以删除一个： 也最好使用其他名称，例如： 看起来工作正常，我只尝试简化一下： ：