Pandas如何基于另一个数据框的列对数据框进行排序

在本文中，我们将介绍如何基于另一个数据框的列对 Pandas 数据框进行排序。排序是数据分析和处理过程中的一项基本任务，它可以按照某些特定的列对数据进行排序，使得数据更加易于查看和分析。在 Pandas 中，我们可以使用 sort_values() 方法实现排序。

假设我们有两个数据框，一个是包含学生信息的数据框 students，另一个是包含学生分数的数据框 scores。students 数据框中包含学生的姓名和 ID，scores 数据框中包含学生的 ID 和对应的分数。我们可以使用学生的 ID 对 scores 数据框进行排序，然后将排好序的 scores 数据框和 students 数据框进行合并，得到排序后的完整数据框。

首先，我们读取示例数据。

import pandas as pd

# 读取 students 数据框
students = pd.read_csv('students.csv')
print('students:')
print(students)

# 读取 scores 数据框
scores = pd.read_csv('scores.csv')
print('scores:')
print(scores)

输出：

students:
     name  id
0    John   1
1   Alice   2
2  Robert   3
3    Mary   4
4    Jack   5
scores:
   id  score
0   5     90
1   3     75
2   1     80
3   2     85
4   4     70

接下来，我们使用 sort_values() 方法对 scores 数据框进行排序，然后按照 id 列进行合并。由于排序后的数据框和原数据框的索引可能不对应，我们需要使用 reset_index() 方法重置索引。

# 排序 scores 数据框
sorted_scores = scores.sort_values('id')

# 合并排序后的 scores 数据框和 students 数据框
merged_df = pd.merge(students, sorted_scores, on='id')

# 重置索引
merged_df = merged_df.reset_index(drop=True)

# 打印结果
print('merged_df:')
print(merged_df)

输出：

merged_df:
     name  id  score
0    John   1     80
1   Alice   2     85
2  Robert   3     75
3    Mary   4     70
4    Jack   5     90

可以看到，我们成功地将 scores 数据框按照 id 列进行了排序，并将排序后的数据框和 students 数据框进行了合并。

另外，sort_values() 方法还支持多列排序。我们可以使用一个列表指定多个排序列和对应的排序方式，例如：

sorted_scores = scores.sort_values(['score', 'id'], ascending=[False, True])

该语句将首先按照 score 列进行降序排序，然后在 score 列相同的情况下，按照 id 列进行升序排序。

阅读更多：Pandas 教程

总结

本文介绍了如何基于另一个数据框的列对 Pandas 数据框进行排序。通过 sort_values() 方法可以快速地实现数据框的排序，并通过 merge() 方法将排序后的数据框和其他数据框进行合并。在实际数据处理中，排序操作是非常常见的，掌握 Pandas 中的排序技巧可以大大提高数据处理的效率。