根据列表对熊猫数据框进行排序
我想对以下数据框进行排序：
Region LSE North South
0 Cn 33.330367 9.178917
1 Develd -36.157025 -27.669988
2 Wetnds -38.480206 -46.089908
3 Oands -47.986764 -32.324991
4 Otherg 323.209834 28.486310
5 Soys 34.936147 4.072872
6 Wht 0.983977 -14.972555
我想对它进行排序，以便根据列表对LSE列进行重新排序：
lst = ['Oands','Wetnds','Develd','Cn','Soys','Otherg','Wht']
当然，其他列也需要相应地重新排序。有没有办法在熊猫里做到这一点？
问题答案：
Categoricalpandas0.15版中对s的改进支持使您可以轻松做到这一点：
df['LSE_cat'] = pd.Categorical(
df['LSE'],
categories=['Oands','Wetnds','Develd','Cn','Soys','Otherg','Wht'],
ordered=True
)
df.sort('LSE_cat')
Out[5]:
Region LSE North South LSE_cat
3 3 Oands -47.986764 -32.324991 Oands
2 2 Wetnds -38.480206 -46.089908 Wetnds
1 1 Develd -36.157025 -27.669988 Develd
0 0 Cn 33.330367 9.178917 Cn
5 5 Soys 34.936147 4.072872 Soys
4 4 Otherg 323.209834 28.486310 Otherg
6 6 Wht 0.983977 -14.972555 Wht
如果这只是临时排序，则Categorical可能不希望将LSE列保留为a
，但是如果您希望这种排序能够在不同的上下文中使用几次，Categoricals则是一个很好的解决方案。
在更高版本的pandas，中sort，已被替换为sort_values，因此您需要：
df.sort_values('LSE_cat')
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问题内容： 我有一个熊猫数据框，如下所示： 我想按它排序，但该列只是一个。 我试图将列设置为日期对象，但是遇到了一种格式不需要的格式的问题。所需的格式为等。 因此，现在我试图找出如何使numpy将“美国”日期转换为ISO标准，以便可以使它们成为日期对象，以便可以对它们进行排序。 我该如何将这些美国日期转换为ISO标准，或者我在熊猫中缺少更直接的方法？ 问题答案： 您可以用来转换为日期时间对象。它带
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问题内容： 如果我有一个包含以下列的数据框： 我想说：这是一个数据框，请给我列出对象类型或日期时间类型的列的列表吗？ 我有一个将数字（Float64）转换为两位小数的函数，并且我想使用此数据框列的特定类型的列表，并通过此函数运行它以将它们全部转换为2dp。 也许： 问题答案： 如果您想要某种类型的列的列表，可以使用：
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问题内容： 我有一个具有以下内容的Series对象： 问题陈述： 我想按月显示它，并计算每个月的平均价格，然后按月以排序的方式显示它。 所需输出： 我想到了制作列表并将其传递给sort函数的方法： 但是 sort_values 不支持序列化。 我有一个大问题是，即使 最初可以工作，但是在我做完之后，它并不能保持排序后的顺序。 总而言之，我需要从初始数据帧起这两列。对datetime列进行排序，并使
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我有一个，有200多列。问题在于订单生成时 我需要对这些列进行如下排序： 我有办法在Python中做到这一点吗？
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我有一个像这样的数据框- 我有一个这样的列表- 现在，我想根据列名列表对数据框进行排序 因此，新的数据框将有列名称-
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如果我有一个包含以下列的数据帧： 我想能够说：这里是一个数据框，给我一个列的列表，它是类型Object还是类型DateTime？ 我有一个将数字（Float64）转换为两位小数的函数，我想使用这个特定类型的dataframe列列表，并通过这个函数将它们全部转换为2dp。 也许 吧：