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': ['差异-招商银行', '奖金-民生银行','工资-浙商银行', '离补-工商银行'], '姓名': ['Malehhjkjkgkjjgkgjk', 'Femalestrehree', 'Femalegrhreherdfdfdfh', 'Maledfgfdgdfdg'], '金额': [2, 2, 2, 2]}) 把df按照sheet名列包含关键字['工资','离补','奖金','差异']先后顺序排序

可以使用pandas的sort_values方法，按照sheet名列中包含关键字的先后顺序进行排序。代码如下：

keywords = ['工资', '离补', '奖金', '差异']
df['sort_key'] = df['sheet名'].apply(lambda x: next((i for i, k in enumerate(keywords) if k in x), len(keywords)))
df = df.sort_values('sort_key')
df = df.drop(columns=['sort_key'])

首先，我们创建了一个包含关键字的列表keywords。然后，我们为df添加了一个新列sort_key，其中包含sheet名列中包含关键字的先后顺序。具体来说，我们使用了pandas的apply方法，对于每一行的sheet名列，我们使用了一个lambda函数来查找第一个包含关键字的位置，如果没有找到，则返回列表的长度。这样，我们就可以对sort_key列进行排序，以获得按照关键字排序的结果。最后，我们删除了sort_key列，以返回原始的df。

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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': ['招商', '民生','浙商', '工商'], '姓名': ['Malehhjkjkgkjjgkgjk', 'Femalestrehree', 'Femalegrhreherdf

', 'Malewerwer'], '年龄': [28, 34, 29, 42]})

这是一个用 Pandas 库创建的 DataFrame，其中包含了一些基本的数据，包括序号、表名、sheet名、姓名和年龄。如果你想了解更多关于 Pandas 的使用，我可以为你提供一些学习资源。

import pandas as pd df = pd.DataFrame({'序号': [1, 2, 3, 4], '表名': ['北部公司', '东部公司','南部公司', '西部公司'] 'sheet名': ['差异-招商银行', '奖金-民生银行','工资-浙商银行', '离补-工商银行'], '姓名': ['Malehhjkjkgkjjgkgjk', 'Femalestrehree', 'Femalegrhreherdfdfdfh', 'Maledfgfdgdfdg'], '金额': [2, 2, 2, 2]}) groups=df.groupy('表名') for name , groupdf in groups: groupdf = groups.groupy('sheet名') for sheetname , group in groupdf: 把group按照包含关键字['工资', '离补', '奖金', '差异']的先后顺序排序

您可以使用 Pandas 中的 apply 函数来实现按照包含关键字的先后顺序排序。具体操作如下：

1. 创建一个包含关键字的列表，按照先后顺序排序：

order = ['工资', '离补', '奖金', '差异']

2. 创建一个函数，用于对每个 group 中的 sheet_name 进行排序：

def sort_sheet_name(group):
    # 遍历关键字列表
    for keyword in order:
        # 如果 sheet_name 包含关键字，则返回关键字在列表中的索引值
        if keyword in group['sheet名']:
            return order.index(keyword)
    # 如果 sheet_name 不包含任何关键字，则返回列表长度，表示排在最后
    return len(order)

3. 对每个 groupdf 中的 group 进行排序：

groups = df.groupby('表名')
for name, groupdf in groups:
    groupdf = groupdf.groupby('sheet名')
    for sheetname, group in groupdf:
        group = group.iloc[group['sheet名'].apply(lambda x: sort_sheet_name(x)).argsort()]
        print(group)

其中，`group['sheet名'].apply(lambda x: sort_sheet_name(x))` 会返回一个 Series，包含每个 sheet_name 在关键字列表中的索引值，然后用 `argsort()` 函数进行排序，得到的索引值，即为排序后的顺序，最后通过 `iloc` 函数对 group 进行排序。