Pandas 实用技能，将列（column）排序的几种方法

AI科技大本营
2022年5月31日06时

作者 |阳哥

来源 | Python数据之道

Pandas 可以说是在Python数据科学领域应用最为广泛的工具之一。

Pandas是一种高效的数据处理库，它以 dataframe 和 series 为基本数据类型，呈现出类似excel的二维数据。

在数据处理过程中，咱们经常需要将列按照一定的要求进行排序，以方便展示。

这里，给大家分享下在 Pandas 中将列排序的几种常用方法。

数据准备

文中主要使用了 pandas 和 akshare ，首先导入 Python 库，如下：

importpandasaspd
importakshareasak

print(f'pandasversion:{pd.__version__}')

本次使用的数据如下：

data={
'brand':['Python数据之道','价值前瞻','菜鸟数据之道','Python','Java'],
'B':[4,6,8,12,10],
'A':[10,2,5,20,16],
'D':[6,18,14,6,12],
'years':[4,1,1,30,30],
'C':[8,12,18,8,2],
}

df=pd.DataFrame(data=data)
df

section style="color: rgb(89, 89, 89);font-family: SourceHanSans-Regular;font-size: 15px;margin-left: 8px;margin-right: 8px;margin-bottom: 24px;line-height: 1.75em;">现将现有的 columns 输出，方便后面 copy 使用。

Method 1

Method 2

第二种方法，是使用 .iloc 方法，通过列的位置来进行排序，如下：

Method 3

第三种方法，是使用 .loc 方法，通过列的名称来进行排序，如下：

这种方法跟第一种方法类似，个人觉得第一种方法更简洁些。

Method 4

此外，列表（list）的逆序排序，还可以用 cols[::-1] 来实现。因此，下面的方法也可以实现逆序排序。

实战案例：自由排序

有时候，当存在变量、列的数量较多，或者不同的dataframe中列的名称不完全一致等情况出现时，咱们不一定会通过列名称来实现排序。

这里分享一个实战案例，是关于制作基金的十大持仓数据表的，具体过程我就不在这里描述了，下面给出实现的函数，有兴趣的同学可以研究下。

#需要安装akshare
#pipinstallakshare

years=['2019','2020','2021']

deffund_stock_holding(years,code):
data=pd.DataFrame()
foryrinyears:
df_tmp=ak.fund_em_portfolio_hold(code=code,year=yr)
data=data.append(df_tmp)

data['季度']=data['季度'].apply(lambdax:x[:8])
data['占净值比例']=pd.to_numeric(data['占净值比例'])
data=data.sort_values(['季度','持仓市值'],ascending=[True,False])
df=data.set_index(['序号','季度']).stack().unstack([1,2]).head(10)
df=df.loc[:,(slice(None),'股票名称')]
df=df.droplevel(None,axis=1)
df.columns.name=None
df=df.reset_index()
#df.index.name=None
df['基金代码']=code
returndf

df=fund_stock_holding(years,'005669')
df

上面的表格中，我需要将 基金代码 这一列移动到 序号 这列的后面，由于 years = ['2019','2020','2021'] 这是一个变量，当具体的值不同时，会导致列名称不一样，因此，在这种情况下我们不能直接使用列的具体名称，但咱们可以通过列的位置组合来实现，列的调整具体如下：

#需要安装akshare
#pipinstallakshare

years=['2019','2020','2021']

deffund_stock_holding_update(years,code):
data=pd.DataFrame()
foryrinyears:
df_tmp=ak.fund_em_portfolio_hold(code=code,year=yr)
data=data.append(df_tmp)

data['季度']=data['季度'].apply(lambdax:x[:8])
data['占净值比例']=pd.to_numeric(data['占净值比例'])
data=data.sort_values(['季度','持仓市值'],ascending=[True,False])
df=data.set_index(['序号','季度']).stack().unstack([1,2]).head(10)
df=df.loc[:,(slice(None),'股票名称')]
df=df.droplevel(None,axis=1)
df.columns.name=None
df=df.reset_index()
#df.index.name=None
df['基金代码']=code
cols=df.columns.tolist()
cols=cols[:1]+cols[-1:]+cols[1:-1]#将基金代码列名放前面
df=df[cols]
returndf

df=fund_stock_holding_update(years,'005669')
df