Pandas:按平均值对列进行排序 [英] Pandas: Sorting columns by their mean value

问题描述

我在 Pandas 中有一个数据框，我想根据其列的平均值(或例如通过它们的 std 值)对其列进行排序(即获取新的数据框或视图).该文档讨论了 按标签或值排序，但我找不到关于自定义排序方法的任何内容.

I have a dataframe in Pandas, I would like to sort its columns (i.e. get a new dataframe, or a view) according to the mean value of its columns (or e.g. by their std value). The documentation talks about sorting by label or value, but I could not find anything on custom sorting methods.

我该怎么做?

推荐答案

您可以使用 mean DataFrame 方法和系列 sort_values 方法:

You can use the mean DataFrame method and the Series sort_values method:

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

然后您可以使用 对列重新排序重新索引:

Then you can reorder the columns using 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

<小时>

注意:在早期版本的 Pandas 中，sort_values 曾经是 order，但 order 作为 0.17 的一部分被弃用，因此与其他排序方法更加一致.此外，在早期版本中，必须使用 reindex_axis 而不是 reindex.

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Note: In earlier versions of pandas, sort_values used to be order, but order was deprecated as part of 0.17 so to be more consistent with the other sorting methods. Also, in earlier versions, one had to use reindex_axis rather than reindex.

这篇关于Pandas:按平均值对列进行排序的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！