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问按列名对数据帧进行排序，保持前3列不变
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Stack Overflow用户

提问于 2017-01-12 03:41:24

回答 1查看 121关注 0票数 0

我有列为的dataframe

[u'Instructor Name', u'Product Name', u'Product Url', u' 2016.12.03',
u' 2016.12.05', u' 2016.12.01', u' 2016.12.12', u' 2016.12.16', 
u'2016.12.15', u' 2016.12.13', u' 2016.12.10', u' 2016.12.06', 
u'2016.12.14',u'2016.12.08', u' 2016.12.07', u' 2016.12.18', 
u'2016.12.11', u' 2016.12.04', u'2016.12.09', u' 2016.12.02', u' 2016.12.17']

我想对列进行排序，但只对“Product Url”中的列进行排序。我想要输出

[u'Instructor Name', u'Product Name', u'Product Url',
       u' 2016.12.01', u' 2016.12.02', u' 2016.12.03', u' 2016.12.04',
       u' 2016.12.05', u' 2016.12.06', u' 2016.12.07', u' 2016.12.08',
       u' 2016.12.09', u' 2016.12.10', u' 2016.12.11', u' 2016.12.12',
       u' 2016.12.13', u' 2016.12.14', u' 2016.12.15', u' 2016.12.16',
       u' 2016.12.17', u' 2016.12.18', u' 2016.12.19']

怎么做。

dataframe

multiple-conditions

python

pandas

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2017-01-12 03:45:47

我认为您需要强制转换dates列to_datetime、sort_values，如果需要dates，请使用date

df.columns = df.columns[:3].tolist() + 
            (pd.to_datetime(df.columns[3:], format='%Y.%m.%d')).sort_values().date.tolist()

示例：

cols = [u'Instructor Name', u'Product Name', u'Product Url', u' 2016.12.03', u' 2016.12.05', 
        u' 2016.12.01', u' 2016.12.12', u' 2016.12.16', u' 2016.12.15', u' 2016.12.13', 
        u' 2016.12.10', u' 2016.12.06', u'2016.12.14',u'2016.12.08', u' 2016.12.07', 
        u' 2016.12.18', u' 2016.12.11', u' 2016.12.04', u'2016.12.09',
 u' 2016.12.02', u' 2016.12.17']

df = pd.DataFrame(columns=cols) 
print (df)
Empty DataFrame
Columns: [Instructor Name, Product Name, Product Url,  
          2016.12.03,  2016.12.05,  2016.12.01,  2016.12.12,  2016.12.16,  2016.12.15,  
          2016.12.13,  2016.12.10,  2016.12.06, 2016.12.14, 2016.12.08,  2016.12.07,  
          2016.12.18,  2016.12.11,  2016.12.04, 2016.12.09,  2016.12.02,  2016.12.17]

Index: []

[0 rows x 21 columns]

df.columns = df.columns[:3].tolist() + 
             (pd.to_datetime(df.columns[3:], format='%Y.%m.%d')).sort_values().date.tolist()

print (df)
Empty DataFrame
Columns: [Instructor Name, Product Name, Product Url, 
          2016-12-01, 2016-12-02, 2016-12-03, 2016-12-04, 2016-12-05, 2016-12-06, 
          2016-12-07, 2016-12-08, 2016-12-09, 2016-12-10, 2016-12-11, 2016-12-12, 
          2016-12-13, 2016-12-14, 2016-12-15, 2016-12-16, 2016-12-17, 2016-12-18]
Index: []

[0 rows x 21 columns]

如果需要相同的格式，则添加strftime

df.columns = df.columns[:3].tolist() + 
             (pd.to_datetime(df.columns[3:], format='%Y.%m.%d')).sort_values().strftime('%Y.%m.%d').tolist()

print (df)
Empty DataFrame
Columns: [Instructor Name, Product Name, Product Url, 
          2016.12.01, 2016.12.02, 2016.12.03, 2016.12.04, 2016.12.05, 2016.12.06, 
          2016.12.07, 2016.12.08, 2016.12.09, 2016.12.10, 2016.12.11, 2016.12.12, 
          2016.12.13, 2016.12.14, 2016.12.15, 2016.12.16, 2016.12.17, 2016.12.18]
Index: []

[0 rows x 21 columns]

票数 1

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/41599368

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