Сортировка значений между столбцами с использованием панд
Предположим, у меня есть этот простой фрейм данных
matrix = [(222, 16, 23),
(333, 31, 51),
(4, 34, 11),
]
df = pd.DataFrame(matrix, index=list('abc'), columns=list('xyz'))
Я хочу упорядочить по значению, игнорируя такие столбцы
Прямо сейчас я использую идею обмена в пандах из этой ссылки и выполняю сортировку методом перебора
df.loc[df['x']>df['y'],['x','y']] = df.loc[df['x']>df['y'],['y','x']].values
df.loc[df['x']>df['z'],['x','z']] = df.loc[df['x']>df['z'],['z','x']].values
df.loc[df['y']>df['z'],['y','z']] = df.loc[df['y']>df['z'],['z','y']].values
Это работает, но на самом деле у меня больше столбцов, чем 3, и я буду признателен, если кто-нибудь подскажет мне другую идею для сортировки этих данных, спасибо
Ответы 2
Это немного странный запрос — обычно столбцы содержат смысловое значение. Вы можете сделать это через:
cols = df.columns
df = pd.DataFrame(np.sort(df.values, axis=1), columns=cols, index=df.index)
выход:
x y z
a 16 23 222
b 31 51 333
c 4 11 34
но почему вы хотите обмениваться данными с метками? Это очень необычно
Это не соответствует ожидаемой строке вывода c 4 11 34, но в вашем выводе есть c 34 11 4.
поэтому столбец на самом деле похож на такие вещи, как product1, product2, product3, которые можно поменять местами, и мне как-то нужно отсортировать это
это int, извините за мою неудачную аналогию, но что-то вроде этого, возможно, product_id1, product_id2, product_id3, price_1, price_2, price_3
@anon01 anon01 Потому что они похожи на кортежи.
Мы можем использовать np.sort здесь, хотя.
@ anon01 Думайте о них как о кортежах. При сортировке панд он переупорядочивает либо весь столбец, либо строки. df.sort_values(list("abc"), axis=1) здесь весь столбец сравнивается с другим столбцом, а не с каждым значением. Поскольку первое значение столбца y равно 16, оно достигло 0-го индекса в столбце, следующий столбец z имеет 23, поэтому он пришел к 1-му индексу аналогично для других столбцов. Здесь весь столбец перемещает в них не отдельные значения.
Проще говоря, это эквивалентно sorted(zip(*matrix)) -> [(16, 31, 34), (23, 51, 11), (222, 333, 4)]
pd.DataFrame(np.sort(df.values, axis=1), columns=cols, index=df.index) вы пропустили index=df.index иначе индекс был бы RangeIndex т.е. 0 1 2Вы можете использовать np.sort над осью 1 здесь:
# df
# x y z
# a 222 16 23
# b 333 31 51
# c 4 34 11
df = pd.DataFrame(np.sort(df.values, axis=1),
columns=df.columns,
index=df.index)
x y z
a 16 23 222
b 31 51 333
c 4 11 34
Спасибо @anon01 за идею. Я никогда не думаю о переносе фрейма данных, он должен решить этот вопрос, но на самом деле мои данные более сложны, и у каждых данных есть пары в другом столбце, поэтому, если я поменяю местами «16» (a, x), есть и другие значения, которые также необходимо поменять местами потому что это пара. Но я думаю, что могу попробовать использовать эту идею