带有嵌套列表的 Python pandas sort_values()

Question

我想通过 pandas 对 pyhon 中的嵌套字典进行排序。

import pandas as pd 

# Data structure (nested list):
# {
#   category_name: [[rank, id], ...],
#   ...
# }

all_categories = {
    "category_name1": [[2, 12345], [1, 32512], [3, 32382]],
    "category_name2": [[3, 12345], [9, 25318], [1, 24623]]
}

df = pd.DataFrame(all_categories.items(), columns=['Category', 'Rank'])
df.sort_values(['Rank'], ascending=True, inplace=True) # this only sorts the list of lists

谁能告诉我怎样才能达到我的目标？我想不通。通过 panda 可以按第二列进行 sort_values()，但我不知道如何对嵌套的字典/列表进行排序。

我想按等级而不是 id 升序排序。

Answer 1

最快的选择是应用 sort()(注意排序发生在适当的位置，所以在这种情况下不要分配回 df.Rank):

df.Rank.apply(list.sort)

或者将 sorted() 与 custom key 一起使用并分配回 df.Rank:

df.Rank = df.Rank.apply(lambda row: sorted(row, key=lambda x: x[0]))

两种情况下的输出:

>>> df
         Category                                  Rank
0  category_name1  [[1, 32512], [2, 12345], [3, 32382]]
1  category_name2  [[1, 24623], [3, 12345], [9, 25318]]

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这是 perfplot sort() 对比 sorted() 对比 explode():

import perfplot

def explode(df):
    df = df.explode('Rank')
    df['rank_num'] = df.Rank.str[0]
    df = df.sort_values(['Category', 'rank_num']).groupby('Category', as_index=False).agg(list)
    return df

def apply_sort(df):
    df.Rank.apply(list.sort)
    return df

def apply_sorted(df):
    df.Rank = df.Rank.apply(lambda row: sorted(row, key=lambda x: x[0]))
    return df

perfplot.show(
    setup=lambda n: pd.concat([df] * n),
    n_range=[2 ** k for k in range(25)],
    kernels=[explode, apply_sort, apply_sorted],
    equality_check=None,
)

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要按列表长度过滤行，请使用 str.len() 屏蔽行和 loc[]:

mask = df.Rank.str.len().ge(10)
df.loc[mask, 'Rank'].apply(list.sort)