Python 使用自定义比较函数按多列对数据帧进行排序

我想根据多列对数据框进行排序，其中对于某些列（“col2”和“col3”），我想使用这个自定义的比较函数，该函数包含两个元素：

例如：

>>> df = pd.DataFrame({"col1": [1,2,3], "col2": [[2], [], [1]], "col3": [[1,0,1], [2,2,2], [3]]})

>>> df
   col1 col2       col3
0     1  [2]  [1, 0, 1]
1     2   []  [2, 2, 2]
2     3  [1]        [3]

def比较fn（l1，l2）：#列表1和列表2
如果len（l1）len（l2）：
返回1#l2的值小于l1
其他：
对于范围内的i（len（l1））：
如果l1[i]l2[i]：
返回1
返回0#l1和l2具有相同的值

现在，我想对所有3列进行排序，其中在

col2

和

col3

中，用于比较我想要使用的两个元素的函数是我的自定义函数。（对于col1来说，这是一种简单的排序）

我试过：

df.sort\u值（[“col1”、“col2”、“col3”]，key=[None，compare\u fn，compare\u fn]）

，这将返回一个

“list”对象不可调用的
错误

从functools导入cmp\u到\u键；df.sort_值（[“col1”、“col2”、“col3”]，key=[None，cmp_to_key（compare_fn），cmp_to_key（compare_fn）]）
，返回一个
“list”对象不可调用的
错误

我甚至尝试忽略第一列，将一个参数传递给键：
df[[“col2”，“col3”]]。排序_值（[“col2”，“col3”]，key=cmp_to_key（compare_fn））
返回
TypeError:functools.KeyWrapper类型的对象没有len（）

及

df[[“col2”，“col3”]]。排序_值（[“col2”，“col3”]，key=compare\u fn）
返回
TypeError:compare\u fn（）缺少1个必需的位置参数：“l2”

因此，我知道我的问题中至少有一个是不知道如何使用双元素比较函数对pandas DataFrame列进行排序。
您的关键函数需要将整个系列作为输入

按如下方式重写函数：

def compare_fn(l): #list 1 and list 2 
    return [(len(x), tuple(x)) for x in l]

(df.sort_values('col1')
   .sort_values(['col2','col3'], 
                key=compare_fn, kind='mergesort')
)

输出：

   col1 col2       col3
1     2   []  [2, 2, 2]
2     3  [1]        [3]
0     1  [2]  [1, 0, 1]


更新我们还可以重写该函数，使其适用于其他列：

def compare_fn(l): #list 1 and list 2 
    return ([(len(x), tuple(x)) for x in l]
                if type(l[0]) == list       # case list
                else l                      # case integer
           )

df.sort_values(['col1','col2','col3'], key=compare_fn)

明亮的对sort_values函数的多次调用处理了在选择列上应用基于自定义的排序的问题，将2-elemnt compare函数重新构造为键函数似乎就是这样工作的。我会做更多的测试来确认。我不知道python对元组的排序是这样的。@ZaidGharaybeh还看到了另一个版本函数的更新答案。
[ins]In[63]：y Out[63]：[1,2,3,4]，[10,10]，[1]，[2]，[3]，[300000]，[300000]，[300000]，[100]，[1,100]，[1,2]，[nav]In[64]：排序（比较[64]：[0，（），[1，（1，（1，）），[64]，[1]，[1]，]，（1，（2，），（1，（3，），（1，（300000，），（1，（300000，），（1，（300000，），（2，（1，2）），（2，（10，10）），（2，（100，1）），（4，（1，2，3，4））。
我定义了一个列表
y
并对其应用了您的函数，它似乎工作得很好。很抱歉代码有误，但注释不能有适当的间距。
def compare_fn(l): #list 1 and list 2 
    return ([(len(x), tuple(x)) for x in l]
                if type(l[0]) == list       # case list
                else l                      # case integer
           )

df.sort_values(['col1','col2','col3'], key=compare_fn)