Python 基于客户端在dataframe中排序列

我的数据框中有一些列（之前已合并），例如：

client\u 10

，

visit\u 10

，

client\u 11

，

visit\u 11

我需要对以下列进行排序：

client_1

，

visit_1

，

client_2

，

visit_2

在每次代码运行中，我可能有不同数量的客户端，因此没有固定的端点

对我的列进行排序的最佳方法是什么？

尝试以下方法：

df = df[sorted(list(df.columns), key=lambda n: (int(n.split('_')[1]), n.split('_')[0]))]

• list（df.columns）

  是列的列表

• 排序（…）

  根据编号对它们进行排序，然后

  客户端

  ，

  访问

• 在结果上获取

  df[…]

  ，并将其分配给

  df

尝试以下方法：

df = df[sorted(list(df.columns), key=lambda n: (int(n.split('_')[1]), n.split('_')[0]))]

• list（df.columns）

  是列的列表

• 排序（…）

  根据编号对它们进行排序，然后

  客户端

  ，

  访问

• 在结果上获取

  df[…]

  ，并将其分配给

  df

---

以上由@提供的答案更好。。 这又是一次尝试

ls = ['client_2','visit_3', 'client_1', 'visit_2', 'client_3', 'visit_1']
ls = sorted(list(ls), key=lambda n: (n.split('_')[0], int(n.split('_')[1])))
mid = (len(ls)//2)

print([item for sublist in list(zip(ls[:mid], ls[mid:])) for item in sublist])
>>>['client_1', 'visit_1', 'client_2', 'visit_2', 'client_3', 'visit_3']

---

以上由@提供的答案更好。。 这又是一次尝试

ls = ['client_2','visit_3', 'client_1', 'visit_2', 'client_3', 'visit_1']
ls = sorted(list(ls), key=lambda n: (n.split('_')[0], int(n.split('_')[1])))
mid = (len(ls)//2)

print([item for sublist in list(zip(ls[:mid], ls[mid:])) for item in sublist])
>>>['client_1', 'visit_1', 'client_2', 'visit_2', 'client_3', 'visit_3']

---

他是客户，一个接一个地来访。。这对他想要的输出有用吗？@YatishKadam谢谢你的评论！UpdatedI在添加时具有“invalid literal for int（），基数为10:“STATUS”。你能告诉我吗？@Narg你可能有一个类似

client\u STATUS

或

visit\u STATUS

的专栏。在这种情况下，你希望发生什么？谢谢你，阿美，我编写了你的代码，这很有帮助。他是客户，一个接一个地来访。。这对他想要的输出有用吗？@YatishKadam谢谢你的评论！UpdatedI在添加时具有“invalid literal for int（），基数为10:“STATUS”。你能告诉我吗？@Narg你可能有一个类似

client\u STATUS

或

visit\u STATUS

的专栏。在这种情况下，您希望发生什么？谢谢您，Ami，我编写了您的代码，这很有帮助。我添加了“invalid literal for int（），以10为基数：“STATUS”。你能告诉我吗？当我添加时，我有一个以10为基数的int（）无效文本：“STATUS”。你能给个建议吗？