Python 熊猫的定制分类

这是我的数据帧：

df1 = pd.DataFrame({'sym': ['msft', 'tsla', 'amd', 'bac'], 'close': [102, 100, 35, 30]})

我想使用

sym

列的自定义顺序对

df

进行排序

我期望的结果如下所示：

   sym  close
0   bac     30
1  tsla    100
2  msft    102
3   amd     35

---

考虑到这似乎是一个非常任意的顺序，我认为您最好的选择是添加另一列，该列表示您希望元素的顺序，按这些值的顺序排序，然后从数据帧中删除该列。但是，根据数据帧的大小，这可能需要大量的工作。然后，不管怎样，对一个大数据帧进行任意排序都将是一项艰巨的工作

那么，你可以做什么：

df1['order']=[3,2,4,1]
df1.sort_values(by='order', inplace=True)
df1.drop('order', axis=1,inplace=True)
df1.reset_index(drop=True, inplace=True)

---

您可以使用

numpy.argsort

指定所需的顺序

试试这个：

将熊猫作为pd导入
将numpy作为np导入
df1=pd.DataFrame（{'sym'：['msft'，'tsla'，'amd'，'bac']，'close'：[102100,35,30]}）
df1=df1.loc[np.argsort（[2,1,3,0]）]。重置索引（drop=True）
打印（df1）

输出：

   sym  close
0   bac     30
1  tsla    100
2  msft    102
3   amd     35

---

你好你能解释一下定制订单背后的逻辑吗？。这不是字典顺序，那又是什么呢？这是习惯！有可能吗？看起来很武断现在没有办法做这个简单的事情

df1.loc[[3,1,0,2]].reset_index（drop=True）

Btw对那些在空闲时间帮助你的人说“只要给我一个带有这个输出的代码plz”之类的话不是很好，如果没有

reset_index（drop=True）

，

sym

和

close

列将保持不变