輸入數據from datatable import dtC1 = ['a', 'a', 'b', 'c']C2 = ['b', 'c', 'a', 'a']df1 = dt.Frame(C1=C1, C2=C2)df1:? ?| C1? C2-- + --? --?0 | a? ?b??1 | a? ?c??2 | b? ?a??3 | c? ?a?輸出數據C1 = ['a', 'b', 'a', 'c']C2 = ['b', 'a', 'c', 'a']df2 = dt.Frame(C1=C1, C2=C2)df2:? ?| C1? C2-- + --? --?0 | a? ?b??1 | b? ?a??2 | a? ?c??3 | c? ?a?將數據表對象轉換為 pandas 對象：df = df.to_pandas()問題描述：我盡力讓它盡可能地易于理解。如果出現任何問題，我很樂意解釋更多。示例數據在 C1 和 C2 列中包含唯一值“a”、“b”、“c”。C1 和C2 中的值的每個組合僅出現一次（例如，df1 的第一行中C1 = 'a' & C2 = 'b'）。對于大多數組合，都有一個“對”，表示相反的組合（在本例中為上述示例：第三行中的 C1 = 'b' & C2 = 'a'）。我如何訂購這個數據框，使所有“對”都彼此相鄰？所需的輸出顯示在 df2 中。我更喜歡使用數據表而不是熊貓。但如果有人在 pandas 中有解決方案，那對我同樣有幫助?？磥砦业臉颖緮祿^于簡化。這是一個不太還原的數據集：C1 = ['a', 'a', 'b', 'c']C2 = ['b', 'c', 'a', 'a']Values = [5, 10, 15, 20]df1 = dt.Frame(C1=C1, C2=C2, Values=Values)
3 回答
拉風的咖菲貓
TA貢獻1995條經驗 獲得超2個贊
這是您要找的嗎：
>>> from datatable import dt, f, sort, ifelse
>>> df1 = dt.Frame(C1=['a', 'a', 'b', 'c'],
C2=['b', 'c', 'a', 'a'],
Values=[5, 10, 15, 20])
>>> df1[:, :, sort(ifelse(f.C1<f.C2, f.C1, f.C2),
ifelse(f.C1<f.C2, f.C2, f.C1))]
| C1 C2 Values
-- + -- -- ------
0 | a b 5
1 | b a 15
2 | a c 10
3 | c a 20
[4 rows x 3 columns]
這里我們按 2 個計算列對框架進行排序，第一個是 C1 和 C2 中的最小值，第二個是 C1 和 C2 中的最大值。
繁花不似錦
TA貢獻1851條經驗 獲得超4個贊
嘗試這個：
import pandas as pd
C1 = ['a', 'a', 'b', 'c']
C2 = ['b', 'c', 'a', 'a']
Values = [5, 10, 15, 20]
df = pd.DataFrame({'C1': C1, 'C2': C2, 'Values': Values})
srt = df.apply(lambda x: ','.join(sorted(x[['C1', 'C2']].values)),axis=1)
df.loc[srt.argsort(),:]
汪汪一只貓
TA貢獻1898條經驗 獲得超8個贊
轉換為 后pandas，我們可以sort_values嘗試numpy.sort
import numpy as np
df1 = df1.to_pandas()
out = df1.iloc[pd.DataFrame(np.sort(df1.values,1)).sort_values([0,1]).index]
Out[54]:
C1 C2
0 a b
2 b a
1 a c
3 c a
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