Python 如何根据包含所需顺序的预定义数组对数据帧中的值进行排序？

现在假设我有一个数据框，其中包含df数据框中每个元素所需的行位置。比如说,

df = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4, 5],
 'p1': [0, 0, 1, 1, 2],
 'p2': [9, 2, 3, 5, 3],
 'p3': [1, 3, 10, 3, 7],
 'p4': [4, 4, 7, 1, 10]})

df = df.set_index('id')
df

    p1  p2  p3  p4
id                
1    0   9   1   4

2    0   2   3   4

3    1   3  10   7

4    1   5   3   1

5    2   3   7  10

如何根据order数组的元素对df dataframe元素进行排序

预期的结果是

 order=np.argsort(-df.values,axis=1)

order
array([[1, 3, 2, 0],  
       [3, 2, 1, 0],  
       [2, 3, 1, 0],  
       [1, 2, 0, 3],  
       [3, 2, 1, 0]], dtype=int64)

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创建如图所示的映射器，然后可以执行以下操作：

    p1  p2  p3  p4
id                
1    9   4   1   0
2    4   3   2   0
3   10   7   3   1
4    5   3   1   1
5   10   7   3   2

您可以使用通过提供的“奇特”索引来创建数据数组，然后重新创建整个数据帧

mapper={0:'p1',1:'p2',2:'p3',3:'p4'}
df_copy=df.copy()
for index, row in df.iterrows():
    i=0
    for name, values in row.iteritems():

        df[name][index]=df_copy[mapper[order[index-1][i]]][index]
        i=i+1

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你介意发布你的预期输出吗？我已经添加了预期输出。谢谢。这对你有用吗？我想要一个适用于任意顺序数组的方法。

pd.DataFrame(np.take_along_axis(df.to_numpy(), order, axis=1),
             index=df.index,
             columns=df.columns)

    p1  p2  p3  p4
id                
1    9   4   1   0
2    4   3   2   0
3   10   7   3   1
4    5   3   1   1
5   10   7   3   2