我有一个超过200列的数据框架。问题是它们生成的顺序是
['Q1.3','Q6.1','Q1.2','Q1.1',......]
我需要对列进行排序如下:
['Q1.1','Q1.2','Q1.3',.....'Q6.1',......]
在Python中有什么方法可以做到这一点吗?
当前回答
df = df.reindex(sorted(df.columns), axis=1)
这假设对列名进行排序将得到您想要的顺序。如果您的列名不是按字典顺序排序的(例如，如果您希望Q10.3列出现在Q9.1之后)，则需要以不同的方式排序，但这与pandas无关。
其他回答
sort方法和sorted函数允许你提供一个自定义函数来提取用于比较的键:
>>> ls = ['Q1.3', 'Q6.1', 'Q1.2']
>>> sorted(ls, key=lambda x: float(x[1:]))
['Q1.2', 'Q1.3', 'Q6.1']
df = df.reindex(sorted(df.columns), axis=1)
这假设对列名进行排序将得到您想要的顺序。如果您的列名不是按字典顺序排序的(例如，如果您希望Q10.3列出现在Q9.1之后)，则需要以不同的方式排序，但这与pandas无关。
对于几个列，你可以按你想要的顺序排列:
#['A', 'B', 'C'] <-this is your columns order
df = df[['C', 'B', 'A']]
这个例子展示了对列进行排序和切片:
d = {'col1':[1, 2, 3], 'col2':[4, 5, 6], 'col3':[7, 8, 9], 'col4':[17, 18, 19]}
df = pandas.DataFrame(d)
你会得到:
col1 col2 col3 col4
1 4 7 17
2 5 8 18
3 6 9 19
然后做:
df = df[['col3', 'col2', 'col1']]
导致:
col3 col2 col1
7 4 1
8 5 2
9 6 3
一个用例是，您已经用某个前缀命名了(一些)列，并且您希望这些列都用这些前缀排序，并以某种特定的顺序(不是字母顺序)排序。
例如，你可以用Ft_开头所有的特征，用Lbl_开头标签，等等，你想要所有无前缀的列，然后是所有特征，然后是标签。你可以用下面的函数来做到这一点(我会注意到使用sum来减少列表可能存在的效率问题，但这不是一个问题，除非你有很多列，而我没有):
def sortedcols(df, groups = ['Ft_', 'Lbl_'] ):
return df[ sum([list(filter(re.compile(r).search, list(df.columns).copy())) for r in (lambda l: ['^(?!(%s))' % '|'.join(l)] + ['^%s' % i for i in l ] )(groups) ], []) ]
print df.sort_index(by='Frequency',ascending=False)
如果要根据列对数据集进行排序，by是列的名称
