как сортировать pandas dataframe из одного столбца

У меня есть фрейм данных, как это 

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

Как вы можете видеть месяцев не в календарном порядке. поэтому я создал второй столбец и получил номер месяца, относящийся к этому месяцу. из этого, как я могу отсортировать этот фрейм данных в соответствии с порядком календарных месяцев.

2 67
sorting pandas

2 ответа:

использовать sort_values для сортировки df по значениям определенного столбца:

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

если вы хотите сортировать по двум столбцам, передайте список меток столбцов в sort_values с метками столбцов, упорядоченными в соответствии с приоритетом сортировки. Если вы используете df.sort_values(['2', '0']) результат будет отсортирован по столбцу 2 столбец 0. Согласен, это действительно не имеет смысла для этого примера, потому что каждое значение df['2'] уникален.

97

просто добавив еще несколько операций над данными. Предположим, у нас есть фрейм данных df, мы можем сделать несколько операций, чтобы получить желаемые результаты

ID         cost      tax    label
1       216590      1600    test      
2       523213      1800    test 
3          250      1500    experiment

df['label'].value_counts().to_frame().reset_index()).sort_values('label', ascending=False)

даст sorted вывод меток в виде dataframe

    index   label
0   test        2
1   experiment  1
2