我有以下数据框示例。
c1 c2
0 1 a
1 2 b
2 3 c
3 4 d
4 5 e
给定一个模板 c1 = [3, 2, 5, 4, 1]
,我想根据列 c1
的新顺序更改行的顺序>,所以它看起来像:
c1 c2
0 3 c
1 2 b
2 5 e
3 4 d
4 1 a
我找到了以下线程,但随机播放是随机的。嗯。
最佳答案
如果值在列表中以及 c1
列中都是唯一的,请使用 reindex
:
df = df.set_index('c1').reindex(c1).reset_index()
print (df)
c1 c2
0 3 c
1 2 b
2 5 e
3 4 d
4 1 a
处理列表和列中重复项的一般解决方案:
c1 = [3, 2, 5, 4, 1, 3, 2, 3]
#create df from list
list_df = pd.DataFrame({'c1':c1})
print (list_df)
c1
0 3
1 2
2 5
3 4
4 1
5 3
6 2
7 3
#helper column for count duplicates values
df['g'] = df.groupby('c1').cumcount()
list_df['g'] = list_df.groupby('c1').cumcount()
#merge together, create index from column and remove g column
df = list_df.merge(df).drop('g', axis=1)
print (df)
c1 c2
0 3 c
1 2 b
2 5 e
3 4 d
4 1 a
5 3 c
关于python - 按 Pandas 中的一列随机排列行,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52258852/