我有一个 pandas 数据框。
pd.DataFrame({
"category": ["Transport", "Transport : Car", "Transport : Train", "Household", "Household : Utilities", "Household : Utilities : Water", "Household : Utilities : Electric", "Household : Cleaning", "Household : Cleaning : Bathroom", "Household : Cleaning : Kitchen", "Household : Rent", "Living", "Living : Other", "Living : Food", "Living : Something", "Living : Anitsomething"],
"amount": [5000, 4900, 100, 1100, 600, 400, 200, 100, 75, 25, 400, 250, 150, 100, 1000, -1000]
})
类别和子类别用冒号分隔。
我试图按数量（绝对值）降序对这个数据框进行排序。同时尊重等级分组。 IE。排序结果应该是这样的
Transport 5000
Transport : Car 4900
Transport : Train 100
Household 1600
Household : Utilities 600
Household : Utilities : Water 400
Household : Utilities : Electric 200
Household : Rent 400
Living 250
Living : Something 1000
Living : Antisomething -1000
Living : Other 150
Living : Food 100
我可以以极其低效的方式递归地执行此操作。超级慢但是有效。
def sort_hierachical(self, full_df, name_column, sort_column, parent="", level=0):
result_df = pd.DataFrame(columns=full_df.columns)
part_df = full_df.loc[(full_df[name_column].str.count(':') == level) & (full_df[name_column].str.startswith(parent)), :]
part_df['abs'] = part_df[sort_column].abs()
part_df = part_df.sort_values('abs', ascending=False)
for _, row in part_df.iterrows():
category = row[name_column]
row_df = pd.DataFrame(columns = full_df.columns).append(row)
child_rows = self.sort_hierachical(full_df, name_column, sort_column, category, level+1)
if not child_rows.empty:
result_df = pd.concat([result_df, row_df], sort=False)
result_df = pd.concat([result_df, child_rows], sort=False)
else:
result_df = pd.concat([result_df, row_df], sort=False)
return result_df
df = self.sort_hierachical(df, "category", "amount")
我的问题：是否有一种很好的高性能方法可以在 pandas 中完成这样的事情。某种分组排序或多索引技巧？
能够解决这个具有挑战性的问题的人将会获得好报:)
Edit:
这几乎有效...但是 -1000, 1000 搞乱了排序顺序。
def _sort_tree_df(self, df, tree_column, sort_column):
sort_key = sort_column + '_abs'
df[sort_key] = df[sort_column].abs()
df.index = pd.MultiIndex.from_frame(df[tree_column].str.split(":").apply(lambda x: [y.strip() for y in x]).apply(pd.Series))
sort_columns = [df[tree_column].values]
sort_columns.append(df[sort_key].values)
for x in range(df.index.nlevels, 0, -1):
group_lvl = list(range(0, x))
sort_columns.append(df.groupby(level=group_lvl)[sort_key].transform('max').values)
sort_indexes = np.lexsort(sort_columns)
df_sorted = df.iloc[sort_indexes[::-1]]
df_sorted.reset_index(drop=True, inplace=True)
df_sorted = df_sorted.drop(sort_key, axis=1)
return df_sorted
Edit2:
好吧，我想我已经成功了。我仍然很困惑 lexsort 是如何工作的。我通过受过教育的反复试验完成了这项工作。如果你明白的话请随时解释一下。也欢迎发布更好的方法。
def _sort_tree_df(self, df, tree_column, sort_column, delimeter=':'):
df.index = pd.MultiIndex.from_frame(df[tree_column].str.split(delimeter).apply(lambda x: [y.strip() for y in x]).apply(pd.Series))
sort_columns = [df[tree_column].values]
sort_columns.append(df[sort_column].abs().values)
for x in range(df.index.nlevels, 0, -1):
group_lvl = list(range(0, x))
sort_columns.append(df.groupby(level=group_lvl)[sort_column].transform('sum').abs().values)
sort_indexes = np.lexsort(sort_columns)
df_sorted = df.iloc[sort_indexes[::-1]]
df_sorted.reset_index(drop=True, inplace=True)
return df_sorted
Edit3:
实际上这并不总是正确排序:(
Edit4问题是我需要一种方法来使变换（'sum'）仅适用于 level = x-1 的项目
即类似：
df['level'] = df[tree_column].str.count(':')
sorting_by = df.groupby(level=group_lvl)[sort_column].transform('sum' if 'level' = x-1).abs().values
or
sorting_by = df.groupby(level=group_lvl).loc['level' = x-1: sort_column].transform('sum').abs().values
两者均无效
有人知道如何在多索引 df 上进行这样的条件转换吗？
