我正在尝试对以下 Pandas DataFrame 进行排序：
RHS age height shoe_size weight
0 weight NaN 0.0 0.0 1.0
1 shoe_size NaN 0.0 1.0 NaN
2 shoe_size 3.0 0.0 0.0 NaN
3 weight 3.0 0.0 0.0 1.0
4 age 3.0 0.0 0.0 1.0
以这样的方式，具有较多 NaN 列的行被放置在前面。
更准确地说，在上面的 df 中，索引为 1 (2 Nans) 的行应该位于索引为 0 (1 NaN) 的行之前。
我现在做的是：
df.sort_values(by=['age', 'height', 'shoe_size', 'weight'], na_position="first")
Using df.sort_values and loc基于访问。
df = df.iloc[df.isnull().sum(1).sort_values(ascending=0).index]
print(df)
RHS age height shoe_size weight
1 shoe_size NaN 0.0 1.0 NaN
2 shoe_size 3.0 0.0 0.0 NaN
0 weight NaN 0.0 0.0 1.0
4 age 3.0 0.0 0.0 1.0
3 weight 3.0 0.0 0.0 1.0
df.isnull().sum(1)计数NaNs 和行是根据这个排序计数来访问的。
@ayhan 提供了不错的小改进对于上面的解决方案，涉及pd.Series.argsort:
df = df.iloc[df.isnull().sum(axis=1).mul(-1).argsort()]
print(df)
RHS age height shoe_size weight
1 shoe_size NaN 0.0 1.0 NaN
0 weight NaN 0.0 0.0 1.0
2 shoe_size 3.0 0.0 0.0 NaN
3 weight 3.0 0.0 0.0 1.0
4 age 3.0 0.0 0.0 1.0
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