python - 如何不按行排序值，而是按 Pandas 中的列排序？

Question

假设我有这个数据框。

df = pd.DataFrame([['A-store',5,'B-store',4,'C-store',6], \
                   ['B-store',3,'P-store',4,np.nan,np.nan], \
                   ['N-store',20,np.nan,np.nan,'I-store',9], \
                   ['L-store',8,'N-store',2,'A-store',5]],
           columns=['store_1','time_1','store_2','time_2','store_3','time_3'])

   store_1  time_1  store_2  time_2  store_3  time_3
0  A-store       5  B-store     4.0  C-store     6.0
1  B-store       3  P-store     4.0      NaN     NaN
2  N-store      20      NaN     NaN  I-store     9.0
3  L-store       8  N-store     2.0  A-store     5.0

例如:到 A 店需要 5 分钟。

如何对值集(商店、时间)进行排序，以便最左边的值集最短，最右边的值集最长。我需要对多列值集进行排序。此外，它还包括 NaN。

这是理想的输出。

shorter <----------------------------------->  longer
   store_1  time_1  store_2  time_2  store_3  time_3
0  B-store     4.0  A-store       5  C-store     6.0
1  B-store       3  P-store     4.0      NaN     NaN
2  I-store     9.0  N-store      20      NaN     NaN
3  N-store     2.0  A-store     5.0  L-store       8

我可能可以旋转或堆叠，然后按行排序。但是，我不确定该怎么做。

如果有人有任何好的想法或代码，请告诉我。

谢谢!

Answer 1

想法是用 Series.str.split reshape 值和 DataFrame.stack ，然后按第一级和 time 列排序，按 GroupBy.cumcount 创建新订单最后 reshape 回原来的形状:

df.columns = df.columns.str.split('_', expand=True)

df1=df.stack().reset_index(level=1,drop=True).rename_axis('lvl1').sort_values(['lvl1','time'])
df1 = df1.set_index(df1.groupby(level=0).cumcount().add(1), append=True)

df1 = df1.unstack().sort_index(axis=1, level=1).rename_axis(None)
df1.columns = [f'{a}_{b}' for a, b in df1.columns]
print (df1)
   store_1  time_1  store_2  time_2  store_3  time_3
0  B-store     4.0  A-store     5.0  C-store     6.0
1  B-store     3.0  P-store     4.0      NaN     NaN
2  I-store     9.0  N-store    20.0      NaN     NaN
3  N-store     2.0  A-store     5.0  L-store     8.0