将行按列在列中无序排列

Question

我有下面的dataframe示例。

    c1     c2
0   1       a
1   2       b
2   3       c
3   4       d
4   5       e

给定一个模板c1=[3,2,5,4,1]，我想根据列c1的新顺序更改行的顺序，因此它看起来像：

    c1     c2
0    3      c
1    2      b
2    5      e
3    4      d
4    1      a

我找到了下面的线程，但是洗牌是随机的。Cmmiw。

洗牌数据帧行

Answer 1

您可以使用所需的顺序指定的列创建一个数据帧，然后合并
这种方法的一个优点是它可以优雅地处理df.c1或列表c1中的重复项。如果不需要复制品，则在重新订购之前必须小心处理。

d1 = pd.DataFrame({'c1': c1})

d1.merge(df)

   c1 c2
0   3  c
1   2  b
2   5  e
3   4  d
4   1  a

这不太可靠，但如果df.c1为：

• 已排序
• 一对一映射

df.iloc[df.c1.searchsorted(c1)]

   c1 c2
2   3  c
1   2  b
4   5  e
3   4  d
0   1  a

Answer 2

如果值在列表和c1列中是唯一的，请使用reindex：

df = df.set_index('c1').reindex(c1).reset_index()
print (df)
   c1 c2
0   3  c
1   2  b
2   5  e
3   4  d
4   1  a

使用列表和列中的重复项的一般解决方案：

c1 = [3, 2, 5, 4, 1, 3, 2, 3]

#create df from list 
list_df = pd.DataFrame({'c1':c1})
print (list_df)
   c1
0   3
1   2
2   5
3   4
4   1
5   3
6   2
7   3

#helper column for count duplicates values
df['g'] = df.groupby('c1').cumcount()
list_df['g'] = list_df.groupby('c1').cumcount()

#merge together, create index from column and remove g column
df = list_df.merge(df).drop('g', axis=1)
print (df)
   c1 c2
0   3  c
1   2  b
2   5  e
3   4  d
4   1  a
5   3  c