dataframe怎么按照主键列和自定义index的顺序进行排序

可以使用sort_values方法，其中主键列和自定义index的顺序可以通过传递参数by和axis来指定。例如，如果主键列名为"key_col"，自定义index为custom_index，可以使用以下代码对dataframe进行排序：

df = df.sort_values(by="key_col", axis=0)
df = df.reindex(custom_index)

相关问题

dataframe怎么按照自定义index的顺序进行排序

你可以使用DataFrame的reindex方法来按照自定义index的顺序进行排序，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Cathy'], 'age': [25, 32, 18]}
df = pd.DataFrame(data, index=[2, 0, 1])

# 自定义顺序
new_index = [0, 1, 2]

# 按照自定义顺序排序
df = df.reindex(new_index)

print(df)

输出结果为：

    name  age
0    Bob   32
1  Cathy   18
2  Alice   25

当然，你也可以直接使用DataFrame的sort_index方法来进行排序，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Cathy'], 'age': [25, 32, 18]}
df = pd.DataFrame(data, index=[2, 0, 1])

# 自定义顺序
new_index = [0, 1, 2]

# 按照自定义顺序排序
df = df.sort_index(key=lambda x: x.map(new_index.get))

print(df)

输出结果为：

    name  age
0    Bob   32
1  Cathy   18
2  Alice   25

希望能解决你的问题！

dataframe按照某一列值的排序顺序进行遍历

可以使用iterrows()方法来对DataFrame按照指定列的排序顺序进行遍历。假设我们要按照某一列col的排序顺序对DataFrame df 进行遍历，可以使用以下代码：

df_sorted = df.sort_values(by='col')
for index, row in df_sorted.iterrows():
    # 在这里对每一行进行操作
    # row代表当前行的Series对象，可以通过row['col']来获取该行col列的值
    # index代表当前行的索引

其中，sort_values()方法用于对DataFrame按照指定列进行排序。在遍历时，可以通过iterrows()方法得到每一行的Series对象和索引。然后可以根据需要对每一行进行操作，例如获取某一列的值等。