如何使用key参数对Pandas DataFrame列按指定顺序排序？

假设我们有如下Pandas DataFrame，包含A、B、d三列：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 2, "a"], [1, "b", 3], ["c", 4, 6]], columns=['A', 'B', 'd'])
# 输出结果
#    A  B  d
# 0  1  2  a
# 1  1  b  3
# 2  c  4  6

我们需要将列调整为指定顺序['d', 'A', 'B']，期望输出：

col_target_order = ['d', 'A', 'B']
# df_desired 输出
#    d  A  B
# 0  a  1  2
# 1  3  1  b
# 2  6  c  4

已知可以通过sort_index函数实现，但直接传入目标列顺序列表会报错（列表不可调用），请问该如何指定key参数？

解决方案 #

sort_index的key参数需要传入一个可调用函数，该函数需将每个列名映射到它在目标顺序列表中的索引位置，sort_index会基于这些索引值对列进行排序，从而得到指定的列顺序。

具体实现代码：

col_target_order = ['d', 'A', 'B']
df_desired = df.sort_index(axis=1, key=lambda col: [col_target_order.index(c) for c in col])

关键说明：

• axis=1：指定对列进行排序（默认axis=0是对行排序）
• 匿名lambda函数：遍历当前DataFrame的所有列名，通过col_target_order.index(c)获取每个列名在目标顺序列表中的位置索引，sort_index会根据这些索引值从小到大排序列，最终列的顺序与目标列表完全匹配。

执行后验证输出：

print(df_desired)
#    d  A  B
# 0  a  1  2
# 1  3  1  b
# 2  6  c  4

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Michael Gruenstaeudl