python pandas 排序_python – pandas：单独对每列进行排序

我的数据框看起来像这样,只是更大.

d = {'Col_1' : pd.Series(['A', 'B']),

'Col_2' : pd.Series(['B', 'A', 'C']),

'Col_3' : pd.Series(['B', 'A']),

'Col_4' : pd.Series(['C', 'A', 'B', 'D']),

'Col_5' : pd.Series(['A', 'C']),}

df = pd.DataFrame(d)

Col_1 Col_2 Col_3 Col_4 Col_5

A B B C A

B A A A C

NaN C NaN B NaN

NaN NaN NaN D NaN

首先,我试图单独对每列进行排序.我尝试过类似的东西：df.sort([lambda x：x in df.columns],axis = 1,ascending = True,inplace = True)但是最终只有错误.如何对每个列进行单独排序,最终得到如下结果：

Col_1 Col_2 Col_3 Col_4 Col_5

A A A A A

B B B B C

NaN C NaN C NaN

NaN NaN NaN D NaN

其次,我希望连接列中的行

df = pd.concat([df,pd.DataFrame(df.sum(axis=0),columns=['Concatenation']).T])

在用”替换np.nan之后,我可以将所有内容与上面的行组合在一起,但结果会一起被粉碎(‘AB’)并需要额外的步骤来清理(像’A：B’之类的东西).

解决方法:

这是一种方式：

>>> pandas.concat([df[col].order().reset_index(drop=True) for col in df], axis=1, ignore_index=True)

11: 0 1 2 3 4

0 A A A A A

1 B B B B C

2 NaN C NaN C NaN

3 NaN NaN NaN D NaN

[4 rows x 5 columns]

但是,你所做的有点奇怪. DataFrames不仅仅是不相关列的集合.在DataFrame中,每一行代表一条记录,因此一列中的值在语义上与同一行中其他列中的值相关联.通过独立地对列进行排序,您将丢弃此信息,因此行现在毫无意义.这就是我的例子中需要reset_index的原因.此外,正因为如此,没有办法就地执行此操作,您的示例建议您这样做.

标签：python,dataframe,pandas

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