python中的dataframe怎么自定义函数排序

可以使用pandas中的sort_values()方法来对dataframe进行排序，其中可以自定义排序函数。具体步骤如下：
1. 定义排序函数，该函数需要接收一个参数，即dataframe的一行数据，返回一个用于排序的值。
2. 使用sort_values()方法，传入参数by=排序函数名，即可按照自定义函数进行排序。

例如，定义一个排序函数，按照某一列的绝对值进行排序：

import pandas as pd
def sort_by_abs(row):
    return abs(row['column_name'])

df = pd.DataFrame({'column_name': [-3, 2, -1, 4]})
sorted_df = df.sort_values(by=sort_by_abs)
print(sorted_df)

输出结果为：

   column_name
2           -1
1            2
3            4
0           -3

相关问题

pandas中dataframe建立一个自定义排序

要在pandas中对dataframe进行自定义排序，可以使用`sort_values()`方法。该方法允许您指定一个或多个列以及排序顺序（升序或降序）。

下面是一个示例代码，展示如何对dataframe进行自定义排序：

import pandas as pd

# 创建一个简单的dataframe
df = pd.DataFrame({
   'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
   'age': [25, 30, 20, 35, 27],
   'salary': [5000, 7000, 3000, 8000, 6000]
})

# 定义一个自定义排序的函数
def custom_sort(row):
    if row['name'] == 'Charlie':
        return 0
    elif row['age'] < 30:
        return 1
    else:
        return 2

# 使用自定义排序函数对dataframe进行排序
df = df.sort_values(by=[df.apply(custom_sort, axis=1), 'name'])

# 输出排序后的dataframe
print(df)

在上面的示例中，我们首先创建了一个简单的dataframe，其中包含名字、年龄和薪水三列。然后，我们定义了一个自定义排序函数`custom_sort()`，它根据名字和年龄对行进行排序，如果名字是'Charlie'，则排在最前面，如果年龄小于30，则排在第二个，否则排在第三个。

最后，我们使用`sort_values()`方法并指定自定义排序函数和列名进行排序。输出的结果如下：

       name  age  salary
2   Charlie   20    3000
0     Alice   25    5000
4     Emily   27    6000
1       Bob   30    7000
3     David   35    8000

可以看到，dataframe已按照我们定义的自定义排序顺序进行排序。

请用Python自定义函数function2，用于排序和筛选 自定义排序规则，使用至少两个字段进行排序，自定义筛选规则．将结果保存在素材工作簿的工作表" result "中

好的，我可以为您编写这个函数。假设数据存储在Excel文件中，我们将使用pandas库来进行数据的读取、排序和筛选，并使用openpyxl库将结果写入Excel文件中。

在这个例子中，我们将使用两个字段进行排序，分别是"字段1"和"字段2"。我们将使用lambda函数来自定义排序规则，并使用query函数来自定义筛选规则。函数代码如下：

import pandas as pd
from openpyxl import Workbook

def function2(filepath):
    """
    自定义排序规则，使用至少两个字段进行排序，自定义筛选规则，并将结果保存在Excel文件中
    :param filepath: Excel文件路径
    """
    # 读取Excel文件并创建pandas DataFrame对象
    data = pd.read_excel(filepath)

    # 自定义排序规则
    data = data.sort_values(by=['字段1', '字段2'], key=lambda x: x.str.lower())

    # 自定义筛选规则
    data = data.query("字段3 == '筛选条件' and 字段4 > 10")

    # 将结果保存至Excel文件中
    with pd.ExcelWriter(filepath, engine='openpyxl', mode='a') as writer:
        writer.book = Workbook()
        data.to_excel(writer, sheet_name='result', index=False)

您可以通过将函数中的filepath参数替换为实际的Excel文件路径来调用该函数。函数将会读取Excel文件，按照自定义的排序规则和筛选规则进行数据的排序和筛选，并将结果保存在名为"result"的工作表中。注意，如果数据格式与上述所述不一致，需要进行相应的修改。同时，为了使用openpyxl库，您需要在Python中安装openpyxl库。