Ho un dataframe con oltre 200 colonne (non chiedere perché). Il problema è come sono stati generati l'ordine èPanda Python - Riordino delle colonne in un dataframe in base al nome della colonna
['Q1.3','Q6.1','Q1.2','Q1.1',......]
ho bisogno di riordinare le colonne come segue:
['Q1.1','Q1.2','Q1.3',.....'Q6.1',......]
C'è qualche modo per me di fare questo all'interno di pitone?
df.reindex_axis(sorted(df.columns), axis=1)
Questo presuppone che l'ordinamento dei nomi delle colonne darà l'ordine desiderato. Se i nomi delle colonne non vengono ordinati lessicograficamente (ad es., Se vuoi che la colonna Q10.3 appaia dopo la Q9.1), dovrai ordinare in modo diverso, ma ciò non ha nulla a che fare con i panda.
Mi piace questo perché lo stesso metodo può essere usato per ordinare le righe (avevo bisogno di ordinare righe e colonne). Mentre è lo stesso metodo, puoi omettere l'argomento 'axis' (o fornire il suo valore predefinito,' 0'), come 'df.reindex_axis (sort (non_sorted_row_index))' che è equivalente a 'df.reindex (ordinato (non_sorted_row_index)) ' –
Nota che la reindicizzazione non viene eseguita sul posto, quindi per applicare effettivamente l'ordinamento al df devi usare' df = df.reindex_axis (...) '. Inoltre, si noti che gli ordinamenti non-lessicografici sono facili con questo approccio, poiché l'elenco dei nomi delle colonne può essere ordinato separatamente in un ordine arbitrario e quindi passato a 'reindex_axis'. Questo non è possibile con l'approccio alternativo proposto da @Wes McKinney ('df = df.sort_index (axis = 1)'), che è tuttavia più pulito per i tipi puri lessicografici. – WhoIsJack
Il sort metodo e sorted funzione consentono di fornire una funzione personalizzata per estrarre la chiave utilizzata per il confronto:
>>> ls = ['Q1.3', 'Q6.1', 'Q1.2']
>>> sorted(ls, key=lambda x: float(x[1:]))
['Q1.2', 'Q1.3', 'Q6.1']
Questo funziona per gli elenchi in generale e ho familiarità con esso. Come si applica a un DataFrame panda? – pythOnometrist
Non sono sicuro, ammetto che la mia risposta non era specifica per questa libreria. – tweet
Si può anche fare di più succintamente:
df.sort_index(axis=1)
Edit:
Assicurati di tenere il valore
df = df.sort_index(axis=1)
o di farlo in luogo
df.sort_index(axis=1, inplace=True)
Tweet's answer può essere passato alla risposta di BrenBarn sopra con
data.reindex_axis(sorted(data.columns, key=lambda x: float(x[1:])), axis=1)
Così, per il tuo esempio, dire:
vals = randint(low=16, high=80, size=25).reshape(5,5)
cols = ['Q1.3', 'Q6.1', 'Q1.2', 'Q9.1', 'Q10.2']
data = DataFrame(vals, columns = cols)
Si ottiene:
data
Q1.3 Q6.1 Q1.2 Q9.1 Q10.2
0 73 29 63 51 72
1 61 29 32 68 57
2 36 49 76 18 37
3 63 61 51 30 31
4 36 66 71 24 77
Poi fare:
data.reindex_axis(sorted(data.columns, key=lambda x: float(x[1:])), axis=1)
conseguente:
data
Q1.2 Q1.3 Q6.1 Q9.1 Q10.2
0 2 0 1 3 4
1 7 5 6 8 9
2 2 0 1 3 4
3 2 0 1 3 4
4 2 0 1 3 4
Si può semplicemente fare:
df[sorted(df.columns)]
Ottengo "l'oggetto DataFrame" non è richiamabile "per questo. Versione: panda 0.14. – multigoodverse
Non dimenticare di aggiungere "inplace = True" alla risposta di Wes o di impostare il risultato su un nuovo DataFrame.
df.sort_index(axis=1, inplace=True)
Il metodo più rapido è:
df.sort_index(axis=1)
essere consapevoli che questo crea una nuova istanza.Pertanto è necessario memorizzare il risultato in una nuova variabile:
sortedDf=df.sort_index(axis=1)
print df.sort_index(by='Frequency',ascending=False)
in cui si trova il nome della colonna, se si desidera ordinare il set di dati in base a colonna
Se avete bisogno di un arbitrario sequenza invece di sequenza ordinata, si potrebbe fare:
sequence = ['Q1.1','Q1.2','Q1.3',.....'Q6.1',......]
your_dataframe = your_dataframe.reindex(columns=sequence)
Ho provato questo in 2.7.10 e ha funzionato per me.
Per diverse colonne, si può mettere le colonne ordinare quello che volete:
#['A', 'B', 'C'] <-this is your columns order
df = df[['C', 'B', 'A']]
Questo esempio mostra smistamento e affettatrici colonne:
d = {'col1':[1, 2, 3], 'col2':[4, 5, 6], 'col3':[7, 8, 9], 'col4':[17, 18, 19]}
df = pandas.DataFrame(d)
si ottiene:
col1 col2 col3 col4
1 4 7 17
2 5 8 18
3 6 9 19
Poi do:
df = df[['col3', 'col2', 'col1']]
Con conseguente:
col3 col2 col1
7 4 1
8 5 2
9 6 3
Un caso d'uso è che si è chiamato (alcune) le colonne con un certo prefisso, e si desidera che le colonne ordinate con quei prefissi tutti insieme e in un certo ordine particolare (non alfabetico).
Ad esempio, è possibile avviare tutte le funzionalità con Ft_, etichette con Lbl_, ecc. E si desidera innanzitutto tutte le colonne non prefissate, quindi tutte le funzioni, quindi l'etichetta. È possibile farlo con la seguente funzione (Mi si nota un possibile problema di efficienza utilizzando sum a ridurre le liste, ma questo non è un problema a meno che non hai un sacco di colonne, che io non faccio):
def sortedcols(df, groups = ['Ft_', 'Lbl_']):
return df[ sum([list(filter(re.compile(r).search, list(df.columns).copy())) for r in (lambda l: ['^(?!(%s))' % '|'.join(l)] + ['^%s' % i for i in l ])(groups) ], []) ]
Perché hai 200 colonne? ;) –
Possibile duplicato di [Come modificare l'ordine delle colonne DataFrame?] (Https://stackoverflow.com/questions/13148429/how-to-change-the-order-of-dataframe-columns) –