如何根据字典中定义的自定义顺序对 Pandas DataFrame 列进行排序？

使用字典自定义 DataFrame 排序

使用 pandas DataFrame 时，您可能会遇到需要根据自定义条件对数据进行排序的情况。一种常见的场景是根据预定义的顺序对包含代表月份的值的列进行排序。

要实现此目的，一种方法是利用 Pandas 0.15 中引入的分类系列。通过将月份列转换为分类系列并指定所需的顺序，您可以确保排序按照您定义的排列进行。

例如，考虑一个 DataFrame，其中包含名为“m”的列，其中包含月份名称：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1, 2, 'March'],[5, 6, 'Dec'],[3, 4, 'April']], columns=['a','b','m'])

要使用自定义顺序对“m”列进行排序，请创建一个包含首选月份的字典排序：

custom_dict = {'March':0, 'April':1, 'Dec':3}

接下来，将“m”列转换为分类系列并指定自定义顺序：

df['m'] = pd.Categorical(df['m'], 
                            ["March", "April", "Dec",], 
                            categories=["March", "April", "Dec"])

最后，按“m”列对 DataFrame 进行排序将现在按照字典中定义的自定义顺序进行操作：

df.sort_values("m")

此方法提供了一种清晰便捷的方法来根据自定义对数据进行排序DataFrame 中的条件。

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