У меня есть dataframe в Pandas, я хотел бы отсортировать его столбцы (т.е. получить новый фрейм данных или представление) в соответствии со средним значением своих столбцов (или, например, их значением std). В документации говорится о сортировке по метке или значению, но я не смог найти ничего по пользовательским методам сортировки.
Как я могу это сделать?
Вы можете использовать mean метод sort_values метод sort_values:
In [11]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,4), columns=list('ABCD'))
In [12]: df
Out[12]:
A B C D
0 0.933069 1.432486 0.288637 -1.867853
1 -0.455952 -0.725268 0.339908 1.318175
2 -0.894331 0.573868 1.116137 0.508845
3 0.661572 0.819360 -0.527327 -0.925478
In [13]: df.mean()
Out[13]:
A 0.061089
B 0.525112
C 0.304339
D -0.241578
dtype: float64
In [14]: df.mean().sort_values()
Out[14]:
D -0.241578
A 0.061089
C 0.304339
B 0.525112
dtype: float64
Затем вы можете изменить порядок столбцов с помощью reindex:
In [15]: df.reindex(df.mean().sort_values().index, axis=1)
Out[15]:
D A C B
0 -1.867853 0.933069 0.288637 1.432486
1 1.318175 -0.455952 0.339908 -0.725268
2 0.508845 -0.894331 1.116137 0.573868
3 -0.925478 0.661572 -0.527327 0.819360
Примечание. В более ранних версиях pandas sort_values раньше был order, но order был объявлен устаревшим как часть 0.17, чтобы быть более совместимым с другими методами сортировки. Кроме того, в более ранних версиях нужно было использовать reindex_axis вместо reindex.
Вы можете использовать assign для создания переменной, используйте ее для сортировки значений и вставьте в одну строку кода.
df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,4), columns=list('ABCD'))
df.assign(m=df.mean(axis=1)).sort_values('m').drop('m', axis=1)