我想在另一个数组中定义的组边界内对数组进行排序。这些组不会以任何方式进行预排序,并且需要在排序后保持不变。在 numpy
术语中,它看起来像这样:
import numpy as np
def groupwise_sort(group_idx, a, reverse=False):
sortidx = np.lexsort((-a if reverse else a, group_idx))
# Reverse sorting back to into grouped order, but preserving groupwise sorting
revidx = np.argsort(np.argsort(group_idx, kind='mergesort'), kind='mergesort')
return a[sortidx][revidx]
group_idx = np.array([3, 2, 3, 2, 2, 1, 2, 1, 1])
a = np.array([3, 2, 1, 7, 4, 5, 5, 9, 1])
groupwise_sort(group_idx, a)
# >>> array([1, 2, 3, 4, 5, 1, 7, 5, 9])
groupwise_sort(group_idx, a, reverse=True)
# >>> array([3, 7, 1, 5, 4, 9, 2, 5, 1])
我怎样才能对 pandas
做同样的事情?我看到了 df.groupby()
和 df.sort_values()
,但我找不到实现相同排序的直接方法。如果可能的话,一个快速的。
最佳答案
让我们先搭建舞台:
import pandas as pd
import numpy as np
group_idx = np.array([3, 2, 3, 2, 2, 1, 2, 1, 1])
a = np.array([3, 2, 1, 7, 4, 5, 5, 9, 1])
df = pd.DataFrame({'group': group_idx, 'values': a})
df
# group values
#0 3 3
#1 2 2
#2 3 1
#3 2 7
#4 2 4
#5 1 5
#6 2 5
#7 1 9
#8 1 1
获取按组和值(组内)排序的数据框:
df.sort_values(["group", "values"])
# group values
#8 1 1
#5 1 5
#7 1 9
#1 2 2
#4 2 4
#6 2 5
#3 2 7
#2 3 1
#0 3 3
要按降序对值进行排序,请使用 ascending = False
。要对不同的列应用不同的顺序,您可以提供一个列表:
df.sort_values(["group", "values"], ascending = [True, False])
# group values
#7 1 9
#5 1 5
#8 1 1
#3 2 7
#6 2 5
#4 2 4
#1 2 2
#0 3 3
#2 3 1
此处,组按升序排序,每个组内的值按降序排序。
要仅对属于同一组的连续行的值进行排序,请创建一个新的组指示符:
(我把它留在这里以供引用,因为它可能对其他人有帮助。在 OP 在评论中澄清他的问题之前,我在早期版本中写了这个。)
df['new_grp'] = (df.group.diff(1) != 0).astype('int').cumsum()
df
# group values new_grp
#0 3 3 1
#1 2 2 2
#2 3 1 3
#3 2 7 4
#4 2 4 4
#5 1 5 5
#6 2 5 6
#7 1 9 7
#8 1 1 7
然后我们可以轻松地使用 new_grp
而不是 group
进行排序,而不会改变组的原始顺序。
在组内排序但保持组指定的行位置:
要对每个组的元素进行排序但保留数据框中特定于组的位置,我们需要跟踪原始行号。例如,以下内容可以解决问题:
# First, create an indicator for the original row-number:
df["ind"] = range(len(df))
# Now, sort the dataframe as before
df_sorted = df.sort_values(["group", "values"])
# sort the original row-numbers within each group
newindex = df.groupby("group").apply(lambda x: x.sort_values(["ind"]))["ind"].values
# assign the sorted row-numbers to the sorted dataframe
df_sorted["ind"] = newindex
# Sort based on the row-numbers:
sorted_asc = df_sorted.sort_values("ind")
# compare the resulting order of values with your desired output:
np.array(sorted_asc["values"])
# array([1, 2, 3, 4, 5, 1, 7, 5, 9])
在函数中编写时,这更容易测试和分析,所以让我们这样做:
def sort_my_frame(frame, groupcol = "group", valcol = "values", asc = True):
frame["ind"] = range(len(frame))
frame_sorted = frame.sort_values([groupcol, valcol], ascending = [True, asc])
ind_sorted = frame.groupby(groupcol).apply(lambda x: x.sort_values(["ind"]))["ind"].values
frame_sorted["ind"] = ind_sorted
frame_sorted = frame_sorted.sort_values(["ind"])
return(frame_sorted.drop(columns = "ind"))
np.array(sort_my_frame(df, "group", "values", asc = True)["values"])
# array([1, 2, 3, 4, 5, 1, 7, 5, 9])
np.array(sort_my_frame(df, "group", "values", asc = False)["values"])
# array([3, 7, 1, 5, 4, 9, 2, 5, 1])
请注意,后者的结果与您想要的结果相符。
我相信这可以用更简洁的方式写出来。例如,如果您的 dataframe
的索引已经排序,您可以使用它来代替我创建的指标 ind
(即,在@DJK 的评论之后,我们可以使用sort_index
而不是 sort_values
并避免分配额外的列)。无论如何,以上内容强调了一种可能的解决方案以及如何实现它。另一种方法是使用您的 numpy
函数并将输出包装在 pd.DataFrame
周围。
关于python - Pandas 分组排序,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49968316/