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パンダのカスタムリストによる並べ替え 質問する

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パンダのカスタムリストによる並べ替え 質問する

読み終えた後:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.13.1/generated/pandas.DataFrame.sort.html

カスタム リストで列を並べ替える方法がまだわかりません。明らかに、デフォルトの並べ替えはアルファベット順です。例を挙げます。これが私の (非常に簡略化された) データフレームです。

             Player      Year   Age   Tm     G
2967     Cedric Hunter   1991    27  CHH     6
5335     Maurice Baker   2004    25  VAN     7
13950    Ratko Varda     2001    22  TOT     60
6141     Ryan Bowen      2009    34  OKC     52
6169     Adrian Caldwell 1997    31  DAL     81

選手、年、そしてチーム名で並べ替えられるようにしたいです。デフォルトの選手と年による通常の順序での並べ替えは私にとっては問題ありません。ただし、TOT を常に一番上にしたいので、チーム名をアルファベット順に並べ替えたくありません。

私が作成したリストは次のとおりです。

sorter = ['TOT', 'ATL', 'BOS', 'BRK', 'CHA', 'CHH', 'CHI', 'CLE', 'DAL', 'DEN',
   'DET', 'GSW', 'HOU', 'IND', 'LAC', 'LAL', 'MEM', 'MIA', 'MIL',
   'MIN', 'NJN', 'NOH', 'NOK', 'NOP', 'NYK', 'OKC', 'ORL', 'PHI',
   'PHO', 'POR', 'SAC', 'SAS', 'SEA', 'TOR', 'UTA', 'VAN',
   'WAS', 'WSB']

上記のリンクを読んで、これはうまくいくだろうと思いましたが、うまくいきませんでした。

df.sort(['Player', 'Year', 'Tm'], ascending = [True, True, sorter])

ATL がまだ一番上に表示されています。これは、カスタム リストではなくアルファベット順に並べ替えられていることを意味します。助けていただければ本当にありがたいのですが、どうしてもわかりません。

ベストアンサー1

以下の回答は古い回答です。まだ機能します。とにかく、別の非常にエレガントな解決策があります以下に掲載、key引数を使用します。

私はパンダ15.1でカテゴリシリーズ（https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/categorical.html）

あなたの例では、同じデータフレームとソーターを定義してみましょう。

import pandas as pd

data = {
    'id': [2967, 5335, 13950, 6141, 6169],
    'Player': ['Cedric Hunter', 'Maurice Baker', 
               'Ratko Varda' ,'Ryan Bowen' ,'Adrian Caldwell'],
    'Year': [1991, 2004, 2001, 2009, 1997],
    'Age': [27, 25, 22, 34, 31],
    'Tm': ['CHH', 'VAN', 'TOT', 'OKC', 'DAL'],
    'G': [6, 7, 60, 52, 81]
}

# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# Define the sorter
sorter = ['TOT', 'ATL', 'BOS', 'BRK', 'CHA', 'CHH', 'CHI', 'CLE', 'DAL', 'DEN',
          'DET', 'GSW', 'HOU', 'IND', 'LAC', 'LAL', 'MEM', 'MIA', 'MIL',
          'MIN', 'NJN', 'NOH', 'NOK', 'NOP', 'NYK', 'OKC', 'ORL', 'PHI',
          'PHO', 'POR', 'SAC', 'SAS', 'SEA', 'TOR', 'UTA', 'VAN', 'WAS', 'WSB']

データフレームと、カテゴリ順序のソーターを使用すると、pandas 15.1 で次の操作を実行できます。

# Convert Tm-column to category and in set the sorter as categories hierarchy
# You could also do both lines in one just appending the cat.set_categories()
df.Tm = df.Tm.astype("category")
df.Tm = df.Tm.cat.set_categories(sorter)

print(df.Tm)
Out[48]: 
0    CHH
1    VAN
2    TOT
3    OKC
4    DAL
Name: Tm, dtype: category
Categories (38, object): [TOT < ATL < BOS < BRK ... UTA < VAN < WAS < WSB]

df.sort_values(["Tm"])  ## 'sort' changed to 'sort_values'
Out[49]: 
   Age   G           Player   Tm  Year     id
2   22  60      Ratko Varda  TOT  2001  13950
0   27   6    Cedric Hunter  CHH  1991   2967
4   31  81  Adrian Caldwell  DAL  1997   6169
3   34  52       Ryan Bowen  OKC  2009   6141
1   25   7    Maurice Baker  VAN  2004   5335

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