如何使用字典对 Pandas DataFrame 列进行自定义排序？

Pandas DataFrame 中的自定义排序

Pandas 中的自定义排序允许您根据指定的顺序或标准重新排列 DataFrame 的行。当 DataFrame 包含的列中的值需要根据自定义映射进行排序（例如将月份名称转换为数字索引）时，您可以利用 Pandas 提供的自定义排序技术。

自定义解决方案使用字典排序：

要使用字典实现自定义排序，请按照以下步骤操作步骤：

1. 创建一个 Pandas DataFrame，其中包含月份名称的所需列。
2. 创建一个字典，将月份名称映射到相应的数字索引，例如custom_dict = {'March':0, 'April':1, 'Dec':3}.
3. 将 apply() 函数应用于该列，使用 lambda 函数将每个月份名称映射到其索引使用字典，例如df['m'].apply(lambda x: custom_dict[x]).
4. 按步骤 3 中创建的中间系列对 DataFrame 进行排序，例如df.sort_values('intermediary_series').

示例：

import pandas as pd

# Custom dictionary mapping month names to indices
custom_dict = {'March':0, 'April':1, 'Dec':3}

# Create a DataFrame with a column containing month names
df = pd.DataFrame([[1, 2, 'March'],[5, 6, 'Dec'],[3, 4, 'April']], columns=['a','b','m'])

# Apply the custom sorting
df['intermediary_series'] = df['m'].apply(lambda x: custom_dict[x])
df.sort_values('intermediary_series')

此方法允许您根据中指定的所需顺序对 DataFrame 进行排序自定义词典。

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