Sorting 在一个单独的表上排序而不合并结果？

我有以下数据：

fruit = pd.DataFrame({'fruit': ['apple', 'orange', 'apple', 'blueberry'], 
                      'colour': ['red', 'orange', 'green', 'black']})

costs = pd.DataFrame({'fruit': ['apple', 'orange', 'blueberry'],
                      'cost': [1.7, 1.4, 2.1]})

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我想要一份

costs

表中按

cost

排序的

fruit

表的副本，但不包括cost列。最好的方法是什么？如果在中间步骤中有一个连接就可以了-我最担心的是长期内存浪费。

我会进行左合并，然后进行argsort:

In [11]: fruit.merge(costs, how="left")
Out[11]:
   colour      fruit  cost
0     red      apple   1.7
1  orange     orange   1.4
2   green      apple   1.7
3   black  blueberry   2.1

注意：如果您使用了不同的索引（水果），它将被忽略/替换为

范围（0，len（水果））

现在使用iloc（按位置）而不是loc（按标签）重新排序

注意：左合并很重要，因为普通合并将更改顺序（！！）。它也更有效

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另一种更清洁但效率更低的方法：

In [21]: fruit.merge(costs).sort("cost").loc[:, fruit.columns]
Out[21]:
   colour      fruit
2  orange     orange
0     red      apple
1   green      apple
3   black  blueberry

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注意：在下一个panda中，

sort\u值

可能比

sort

更可取。

为什么不合并列，然后删除不需要的列

pd.merge(fruit , costs).sort_index(by = 'cost').drop('cost' , axis = 1 )

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好的，

fruit.loc[fruit.merge（costs）['cost'].argsort（）.argsort（）]

起作用，但也许有更好的方法？

In [21]: fruit.merge(costs).sort("cost").loc[:, fruit.columns]
Out[21]:
   colour      fruit
2  orange     orange
0     red      apple
1   green      apple
3   black  blueberry

pd.merge(fruit , costs).sort_index(by = 'cost').drop('cost' , axis = 1 )