按指定自定义顺序的列对pandas数据帧进行排序

pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，提供了强大的数据结构和数据分析工具。在pandas中，可以使用sort_values()方法对数据帧进行排序。

sort_values()方法可以按照指定的列对数据帧进行排序。可以通过传递一个或多个列名作为参数来指定排序的列。默认情况下，sort_values()方法按照升序对指定列进行排序。

下面是按照指定自定义顺序的列对pandas数据帧进行排序的步骤：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建一个数据帧：

data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

1. 定义自定义顺序的列表：

custom_order = ['John', 'Nick', 'Sam', 'Tom']

1. 使用sort_values()方法按照自定义顺序的列对数据帧进行排序：

df_sorted = df.sort_values(by='Name', key=lambda x: x.map({v: i for i, v in enumerate(custom_order)}))

在上述代码中，sort_values()方法的by参数指定了要排序的列名，key参数使用了一个lambda函数，该函数将自定义顺序的列表转换为一个字典，并根据字典中的值进行排序。

最后，可以通过打印df_sorted来查看排序后的数据帧：

print(df_sorted)

输出结果为：

   Name  Age      City
2  John   30    London
1  Nick   25     Paris
3   Sam   35     Tokyo
0   Tom   20  New York

这样，就按照指定自定义顺序的列对pandas数据帧进行了排序。

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