python - 如何搜索数据框并相应地对每个数据框进行排序？

Question

我的本​​地数据帧名称如下:s1_down_threshold、s1_up_threshold、s2_down_threshold、s2_down_threshold、 s19_down_threshold、s19_down_threshold 等等。

我想根据一列对名称中包含“down_threshold”的数据帧进行降序排序，并根据同一列对名称中包含“up_threshold”的数据帧进行升序排序。

我知道我可以对其中每一个都使用 .sort_values()，但我想知道是否有更有效的方法来做到这一点？

我希望得到如下结果:

遍历本地中所有数据帧的名称，然后找到名称中带有“down_threshold”的数据帧并相应地对它们进行排序，然后对“up_threshold”重复相同的过程

编辑1:

Answer 1

您可以在将数据框添加到 Dataframe 字典之前对其进行命名，如下所示:

import numpy as np
import pandas as pd
import json

#using sample data

data = {'id': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [2000, 600, 400, 3000]}

df=pd.DataFrame(data)
df1 =df.copy()
df2=df.copy()
df3=df.copy()
df4=df.copy()

DataFrameDict=[]

df1.name='s1_down_threshold'
DataFrameDict.append(df1)
df2.name='s2_down_threshold'
DataFrameDict.append(df2)
df3.name='s1_up_threshold'
DataFrameDict.append(df3)
df4.name='s2_up_threshold'
DataFrameDict.append(df4)

for i in range(len(DataFrameDict)):
    if ('down' in DataFrameDict[i].name):
        print (DataFrameDict[i].name,'sorted down')
        DataFrameDict[i].sort_values(by='value', ascending=False,inplace=True)
    elif ('up' in DataFrameDict[i].name):
        print (DataFrameDict[i].name,'sorted up')
        DataFrameDict[i].sort_values(by='value', ascending=True,inplace=True)

>>> DataFrameDict
[  id  value
3  D   3000
0  A   2000
1  B    600
2  C    400,   
   id  value
3  D   3000
0  A   2000
1  B    600
2  C    400,   
   id  value
2  C    400
1  B    600
0  A   2000
3  D   3000,   
   id  value
2  C    400
1  B    600
0  A   2000
3  D   3000]