пользовательскую сортировку в Pandas DataFrames

в Pandas, иногда вам может потребоваться сортировка DataFrame на основе пользовательского порядка. Это может быть достигнуто с помощью словаря для определения желаемого порядка сортировки.

задача:
У вас есть DataFrame Pandas с столбцом, содержащим имена месяца. Вы хотите сортировать этот столбец, используя пользовательский словарь, например:

custom_dict = {'March':0, 'April':1, 'Dec':3}

Решение:

invidence serien который обеспечивает элегантный способ обработки этого сценария:

преобразовать столбец месяца в категориальную серию, указав пользовательский заказ:

1. df ['m'] = pd.categorical (df ['m'], [март "," апрель "Dec"])

   df['m'] = pd.Categorical(df['m'], ["March", "April", "Dec"])

сортировку DataFrame на основе категориального столбца:

2. df.sort_values ​​("m")

   df['m'] = pd.Categorical(df['m'], ["March", "April", "Dec"])

применить пользовательский словарь к месяцу. серия посредников: s.sort_values ​​()

1. установите индекс данных DataFrame в сортированную посредническую серию и сортировку:
   df.set_index (s.index). Метод заменить:

   df['m'] = pd.Categorical(df['m'], ["March", "April", "Dec"])

   В новых версиях пандов серия предлагает метод замены, который допускает более краткое решение:
2. df ['m']. Заменить ({'март': 0, 'апрель': 1, 'dec': 3})
   Этот метод заменяет значения Mountboding Screating Sorting Screting. Сортировка DataFrame на основе модифицированного месяца будет достигнет желаемого пользовательского порядка.

   ]