Python数据表（或pandas）：基于两列的数据框的棘手排序

Question

输入数据from datatable import dtC1 = ['a', 'a', 'b', 'c']C2 = ['b', 'c', 'a', 'a']df1 = dt.Frame(C1=C1, C2=C2)df1:   | C1  C2-- + --  -- 0 | a   b  1 | a   c  2 | b   a  3 | c   a 输出数据C1 = ['a', 'b', 'a', 'c']C2 = ['b', 'a', 'c', 'a']df2 = dt.Frame(C1=C1, C2=C2)df2:   | C1  C2-- + --  -- 0 | a   b  1 | b   a  2 | a   c  3 | c   a 将数据表对象转换为 pandas 对象：df = df.to_pandas()问题描述：我尽力让它尽可能地易于理解。如果出现任何问题，我很乐意解释更多。示例数据在 C1 和 C2 列中包含唯一值“a”、“b”、“c”。C1 和C2 中的值的每个组合仅出现一次（例如，df1 的第一行中C1 = 'a' & C2 = 'b'）。对于大多数组合，都有一个“对”，表示相反的组合（在本例中为上述示例：第三行中的 C1 = 'b' & C2 = 'a'）。我如何订购这个数据框，使所有“对”都彼此相邻？所需的输出显示在 df2 中。我更喜欢使用数据表而不是熊猫。但如果有人在 pandas 中有解决方案，那对我同样有帮助。看来我的样本数据过于简化。这是一个不太还原的数据集：C1 = ['a', 'a', 'b', 'c']C2 = ['b', 'c', 'a', 'a']Values = [5, 10, 15, 20]df1 = dt.Frame(C1=C1, C2=C2, Values=Values)

Answer 1

这是您要找的吗：

>>> from datatable import dt, f, sort, ifelse

>>> df1 = dt.Frame(C1=['a', 'a', 'b', 'c'], 

                   C2=['b', 'c', 'a', 'a'], 

                   Values=[5, 10, 15, 20])

>>> df1[:, :, sort(ifelse(f.C1<f.C2, f.C1, f.C2), 

                   ifelse(f.C1<f.C2, f.C2, f.C1))]

   | C1  C2  Values

-- + --  --  ------

 0 | a   b        5

 1 | b   a       15

 2 | a   c       10

 3 | c   a       20

[4 rows x 3 columns]

这里我们按 2 个计算列对框架进行排序，第一个是 C1 和 C2 中的最小值，第二个是 C1 和 C2 中的最大值。

Answer 2

尝试这个：

import pandas as pd

C1 = ['a', 'a', 'b', 'c']

C2 = ['b', 'c', 'a', 'a']

Values = [5, 10, 15, 20]

df = pd.DataFrame({'C1': C1, 'C2': C2, 'Values': Values})

srt = df.apply(lambda x: ','.join(sorted(x[['C1', 'C2']].values)),axis=1)

df.loc[srt.argsort(),:]

Answer 3

转换为 后pandas，我们可以sort_values尝试numpy.sort

import numpy as np 

df1 = df1.to_pandas()

out = df1.iloc[pd.DataFrame(np.sort(df1.values,1)).sort_values([0,1]).index]

Out[54]: 

  C1 C2

0  a  b

2  b  a

1  a  c

3  c  a