Pandas 实用技能，将列（column）排序的几种方法

作者 | 阳哥

来源 | Python数据之道

Pandas 可以说是在Python数据科学领域应用最为广泛的工具之一。

Pandas是一种高效的数据处理库，它以 dataframe 和 series 为基本数据类型，呈现出类似excel的二维数据。

在数据处理过程中，咱们经常需要将列按照一定的要求进行排序，以方便展示。

这里，给大家分享下在 Pandas 中将列排序的几种常用方法。

数据准备

文中主要使用了 pandas 和 akshare ，首先导入 Python 库，如下：

import pandas as pd
import akshare as akprint(f'pandas version: {pd.__version__}')

本次使用的数据如下：

data = {'brand':['Python数据之道','价值前瞻','菜鸟数据之道','Python','Java'],'B':[4,6,8,12,10],'A':[10,2,5,20,16],'D':[6,18,14,6,12],'years':[4,1,1,30,30],'C':[8,12,18,8,2],
}df = pd.DataFrame(data=data)
df

现将现有的 columns 输出，方便后面 copy 使用。

df.columns# Index(['brand', 'B', 'A', 'D', 'years', 'C'], dtype='object')

Method 1

第一种方法，也是我自己常用的方法，就是自己将列的名称按需要进行手动排序，然后运行代码如下：

Method 2

第二种方法，是使用 .iloc 方法，通过列的位置来进行排序，如下：

Method 3

第三种方法，是使用 .loc 方法，通过列的名称来进行排序，如下：

这种方法跟第一种方法类似，个人觉得第一种方法更简洁些。

Method 4

第四种是逆序排序，算是排序中一种特定的排序方式。

# Method 4 ,逆序cols = list(df.columns)cols.reverse()df[cols]

上述代码中，cols.reverse() 是将列表（list）进行逆序排序。

此外，列表（list）的逆序排序，还可以用 cols[::-1] 来实现。因此，下面的方法也可以实现逆序排序。

# Method 4 ,逆序cols = list(df.columns)df[cols[::-1]]

实战案例：自由排序

有时候，当存在变量、列的数量较多，或者不同的dataframe中列的名称不完全一致等情况出现时，咱们不一定会通过列名称来实现排序。

这里分享一个实战案例，是关于制作基金的十大持仓数据表的，具体过程我就不在这里描述了，下面给出实现的函数，有兴趣的同学可以研究下。

自定义函数如下：

# 需要安装 akshare
# pip install akshareyears = ['2019','2020','2021']def fund_stock_holding(years,code):data = pd.DataFrame()for yr in years:df_tmp = ak.fund_em_portfolio_hold(code=code,year=yr)data = data.append(df_tmp)data['季度']=data['季度'].apply(lambda x:x[:8])data['占净值比例'] = pd.to_numeric(data['占净值比例'])data = data.sort_values(['季度','持仓市值'],ascending=[True,False])df = data.set_index(['序号','季度']).stack().unstack([1,2]).head(10)df = df.loc[:,(slice(None), '股票名称')]df = df.droplevel(None,axis=1)df.columns.name=Nonedf = df.reset_index()
#     df.index.name = Nonedf['基金代码'] = codereturn dfdf = fund_stock_holding(years,'005669')
df

得到的数据表格如下：

上面的表格中，我需要将 基金代码 这一列移动到 序号 这列的后面，由于 years = ['2019','2020','2021'] 这是一个变量，当具体的值不同时，会导致列名称不一样，因此，在这种情况下我们不能直接使用列的具体名称，但咱们可以通过列的位置组合来实现，列的调整具体如下：

cols = df.columns.tolist()cols = cols[:1] + cols[-1:] + cols[1:-1]  # 将基金代码列名放前面df = df[cols]

将上面的调整过程整合到自定义函数中，完整的代码如下：

# 需要安装 akshare
# pip install akshareyears = ['2019','2020','2021']def fund_stock_holding_update(years,code):data = pd.DataFrame()for yr in years:df_tmp = ak.fund_em_portfolio_hold(code=code,year=yr)data = data.append(df_tmp)data['季度']=data['季度'].apply(lambda x:x[:8])data['占净值比例'] = pd.to_numeric(data['占净值比例'])data = data.sort_values(['季度','持仓市值'],ascending=[True,False])df = data.set_index(['序号','季度']).stack().unstack([1,2]).head(10)df = df.loc[:,(slice(None), '股票名称')]df = df.droplevel(None,axis=1)df.columns.name=Nonedf = df.reset_index()
#     df.index.name = Nonedf['基金代码'] = codecols = df.columns.tolist()cols = cols[:1] + cols[-1:] + cols[1:-1]  # 将基金代码列名放前面df = df[cols]return dfdf = fund_stock_holding_update(years,'005669')
df

效果如下：