如何對熊貓數據框中的分類數據進行排序

Question

對包含文本且屬於數據類型對象，df.sort語法的pandas數據框中的列進行排序時，按照正確的順序對apple，orange，bananna進行排序。但是，如果我將水果列轉換爲分類數據類型，然後嘗試排序它不起作用。

有人可以分享如何對數據框中的分類數據進行排序。

我想首先按日期時間數據類型列排序，然後按類別數據類型列表排序，然後按浮點數或整型數字排序。

這（帳戶不是分類的）按month_date排序，它是datetime對象和帳戶（A-Z）正確。

#data['month_name'] = pd.Categorical(data['month_name'],categories=data.month_name.unique().tolist()) 
#data['account'] = pd.Categorical(data['account'],categories=data.account.unique().tolist()) 
column_list = data.columns.values.tolist() 
sorted_data = data.sort(["month_date","account"], ascending=True) 
display(sorted_data) 

例

• 蘋果
• Bananna
• 胡蘿蔔

這（其中帳戶是絕對）不正確排序（注意pd.categorical數據不再註釋掉）

data['month_name'] = pd.Categorical(data['month_name'],categories=data.month_name.unique().tolist()) 
data['account'] = pd.Categorical(data['account'],categories=data.account.unique().tolist()) 
column_list = data.columns.values.tolist() 
sorted_data = data.sort(["month_date","account"], ascending=True) 
display(sorted_data) 

例

• 蘋果
• 胡蘿蔔
• Bananna

Answer 1

你的類本身不是一個保證的順序。 unique不保證任何順序。他們將在列出的順序（不清楚他們有什麼價值在你的例子）

In [7]: df = DataFrame({'A' : pd.Categorical(list('bbeebbaa'),categories=['e','a','b']), 'B' : np.arange(8) }) 

In [8]: df 
Out[8]: 
    A B 
0 b 0 
1 b 1 
2 e 2 
3 e 3 
4 b 4 
5 b 5 
6 a 6 
7 a 7 

In [9]: df.dtypes 
Out[9]: 
A category 
B  int64 
dtype: object 

In [10]: df.sort(['A','B']) 
Out[10]: 
    A B 
2 e 2 
3 e 3 
6 a 6 
7 a 7 
0 b 0 
1 b 1 
4 b 4 
5 b 5 

In [11]: df.sort(['A','B'],ascending=False) 
Out[11]: 
    A B 
5 b 5 
4 b 4 
1 b 1 
0 b 0 
7 a 7 
6 a 6 
3 e 3 
2 e 2