Python 熊猫，按特定顺序获取元素

我有一个熊猫数据框

col1    col2
Apple     70
Lemon     80
Banana    90

我有一个按特定顺序排列的

col1

元素列表：

my_list = ['Banana', 'Apple', 'Lemon']

我需要按照

my_list

result = [90, 70, 80]

我怎样才能做到这一点？ 谢谢

PS：我看到了我的问题的几种解决方案，所以我可能把它简化了，因为有些解决方案对我真正的问题没有效率（我的错误是过于简化）

问题有点复杂，我的dataframe有更多的列和很多行

col1    col2   col3
Apple     70   red
Lemon     80   red
Banana    90   red
Lemon     2    blue
Apple     3    blue
Banana    4    blue
Lemon     67   green
Banana    68   green
Apple     69   green

基本上，col1的值对col3的每个值都重复（但顺序可能不同！）

我需要的是为col3的每个值从col2得到一个值向量，但总是以相同的顺序

因此，我通过以下操作获得我的_列表：

my_list = np.unique(df['col2'])

然后我对col3的每个元素进行迭代，得到我发布的简化示例

这不会改变答案，但考虑到整个情况，我可能会选择其中一个

如果

col1

的值唯一，则使用

a = df.set_index('col1').reindex(my_list)['col2'].values.tolist()
print (a)
[90, 70, 80]

或：


大熊猫0.15

pandas
具有“内置”排序方法，请尝试以下操作：

df['column'].sort_values(ascending=False)

您可以创建一个系列并使用
map
。这应该比使用
pd.category
或列表理解进行排序更有效

s = df.set_index('col1')['col2']
res = list(map(s.get, my_list))

print(res)

[90, 70, 80]

我不需要按字母顺序排序。这并不能解决我的问题。@SembeiNorimaki，为什么你认为它们会按字母顺序排序？我不知道这段代码如何使用
my_list
对值进行排序。@SembeiNorimaki，明白了。看来是我越狱了
df = ...
my_list = ['Banana', 'Apple', 'Lemon']

df['col1'] = pd.Categorical(df['col1'], my_list )
df.sort("col1")

result = df['col2']

df['column'].sort_values(ascending=False)

s = df.set_index('col1')['col2']
res = list(map(s.get, my_list))

print(res)

[90, 70, 80]