python - Pandas :分别对每一列进行排序

Question

我的数据框看起来像这样，只是大得多。

d = {'Col_1' : pd.Series(['A', 'B']),
 'Col_2' : pd.Series(['B', 'A', 'C']),
 'Col_3' : pd.Series(['B', 'A']),
 'Col_4' : pd.Series(['C', 'A', 'B', 'D']),
 'Col_5' : pd.Series(['A', 'C']),}
df = pd.DataFrame(d)

Col_1  Col_2  Col_3  Col_4  Col_5
  A      B      B      C      A
  B      A      A      A      C
  NaN    C      NaN    B      NaN
  NaN    NaN    NaN    D      NaN

首先，我尝试单独对每一列进行排序。我试过玩类似的东西:错误。我如何单独对每一列进行排序以得到类似的结果:

Col_1  Col_2  Col_3  Col_4  Col_5
  A      A      A      A      A
  B      B      B      B      C
  NaN    C      NaN    C      NaN
  NaN    NaN    NaN    D      NaN

其次，我希望连接列中的行

 df = pd.concat([df,pd.DataFrame(df.sum(axis=0),columns=['Concatenation']).T])

在将 np.nan 替换为 '' 后，我可以将所有内容与上面的行结合起来，但结果会被粉碎 ('AB') 在一起，并且需要额外的步骤来清理(变成类似 'A:B' 的东西) .

Answer 1

这是一种方法:

>>> pandas.concat([df[col].order().reset_index(drop=True) for col in df], axis=1, ignore_index=True)
11:      0    1    2  3    4
0    A    A    A  A    A
1    B    B    B  B    C
2  NaN    C  NaN  C  NaN
3  NaN  NaN  NaN  D  NaN

[4 rows x 5 columns]

但是，您所做的有点奇怪。 DataFrame 不仅仅是不相关列的集合。在 DataFrame 中，每个 行 代表一条记录，因此一列中的值在语义上链接到同一行中其他列中的值。通过独立对列进行排序，您将丢弃此信息，因此行现在毫无意义。这就是我的示例中需要 reset_index 的原因。此外，因此，无法就地执行此操作，您的示例表明您想要这样做。