使用pandas按绝对值对列排序

我试图在abs（C）上对这个数据帧进行排序

为此，我必须附加一个新列D=abs（C），然后按D排序

df['D']= abs (df['C'])
df.sort_values(by=['D'])

有没有一种方法可以完成这项工作？

用于绝对值的位置，然后通过以下方式更改行的顺序：

（发件人：）

Pandas>V_1.1.0提供了完美的简单解决方案： 使用中的参数

键

：

import pandas as pd
ttt = pd.DataFrame({'a': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'], 'b': [-3, -2, -1, 0, 1, 2]})

ttt.sort_values(by='b', key=abs)

将产生：

    a   b
3   d   0
2   c   -1
4   e   1
1   b   -2
5   f   2
0   a   -3

---

这回答了你的问题吗？如果我想让它按降序排序怎么办？@Matthi9000-我想使用一些解决方案，例如

df.iloc[（-df.C.abs（））.argsort（）]

Hmm好的，当我之前尝试时，它没有正确地对df进行排序。我再查一遍。->是的，它起作用了。不知道我之前做错了什么。

import pandas as pd
ttt = pd.DataFrame({'a': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'], 'b': [-3, -2, -1, 0, 1, 2]})

ttt.sort_values(by='b', key=abs)

    a   b
3   d   0
2   c   -1
4   e   1
1   b   -2
5   f   2
0   a   -3