import pandas as pd df = pd.DataFrame({'序号': [1, 2, 3, 4], '表名': ['西部公司', '东部公司','东部公司', '西部公司'], 'sheet名': ['表一', '表三','二', '表四'], '姓名': ['Malehhjkjkgkjjgkgjk', 'Femalestrehree', 'Femalegrhreherdfdfdfh', 'Maledfgfdgdfdg'], '金额': [2, 2, 2, 2]}) 把df按照sheet名列关键字['四','三','二','一']先后顺序排序
时间: 2023-06-16 17:03:25 浏览: 75
pyspark.sql.DataFrame与pandas.DataFrame之间的相互转换实例
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可以使用pandas的sort_values()方法对数据框进行排序,其中参数by指定按照哪一列进行排序,参数key指定排序规则。
以下是按照sheet名列关键字['四','三','二','一']先后顺序排序的代码:
```
df = df.sort_values(by='sheet名', key=lambda x: x.map({'四': 1, '三': 2, '二': 3, '一': 4}))
```
解析:
- sort_values()方法用于按照指定列进行排序,可以通过参数ascending指定升序或降序排列,默认为升序排列。
- by参数指定按照哪一列进行排序,这里我们指定按照'sheet名'列进行排序。
- key参数指定排序规则,lambda函数将'sheet名'列的值映射为对应的排序关键字。映射关系为{'四': 1, '三': 2, '二': 3, '一': 4},表示按照['四','三','二','一']的先后顺序排序。
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