python - 根据 Pandas 数据框中的 2 列对多列进行排序

Question

我有一个包含多个字母值的数据框，我想对其进行排序。例如

ii     A.1     A.2      B.1     B.2
1      Xy      foo      Ly      bar
2      Ab      bar      Ko      foo

所以我想根据 A.1 和 B.1 对每一行进行排序，并对 A.2 和 重新排序code>B.2 按照那个顺序。这将变成:

ii     s1      s2       b1      b2
1      Ly      bar      Xy      foo
2      Ab      bar      Ko      foo

我正在尝试使用 df.apply(lambda x: x.sort_values())。但是，我在更改附加列(A.2 和 B.2)的顺序时遇到问题。你会怎么做？

编辑: 澄清一下，我需要根据 sorted 指定的顺序对 A.2 B.2 进行排序A.1 和 B.1。例如:

ii     A.1     A.2      B.1     B.2
1      Xy      mat      Ly      bar
2      Ab      zul      Ko      foo #shouldn't change

变成:

ii     A.1     A.2      B.1     B.2
1      Ly      bar      Xy      mat
2      Ab      zul      Ko      foo #notice, this is unchanged because A.1 B.1 are already sorted 

Answer 1

我相信需要numpy.argsort通过排序数组获取位置，然后通过 arr 中的索引获取值并分配回来:

arr = df[['A.1', 'B.1']].values.argsort()
print (arr)
[[1 0]
 [0 1]]

df[['A.1', 'B.1']] = df[['A.1', 'B.1']].values[np.arange(len(arr))[:,None], arr]
df[['A.2', 'B.2']] = df[['A.2', 'B.2']].values[np.arange(len(arr))[:,None], arr]
print (df)
   ii A.1  A.2 B.1  B.2
0   1  Ly  bar  Xy  foo
1   2  Ab  bar  Ko  foo

有了新数据:

print (df)
   ii A.1  A.2 B.1  B.2
0   1  Ly  bar  Xy  mat
1   2  Ab  zul  Ko  foo