如何基于行值对Pandas DataFrame列进行排序？

你可以用 pandas 内置的 sort_values 方法结合列操作实现，完全不需要自定义函数，步骤如下：

首先修正原 DataFrame 的构造代码（原代码中ECycle的取值缺少括号，会导致报错）：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Store':['A'],'Cycle':[1700],'ECycle':[2300],'Bike':[1900],'Scooter':[1900]})

方法一：分步实现 #

1. 单独提取Store列（保持其在第一位）
2. 对剩余列按第一行的数值进行排序（axis=1指定按列排序，by=0指定用第一行的值作为排序依据）
3. 合并两部分得到结果

代码示例：

# 提取Store列
store_col = df[['Store']]
# 对其他列按行值排序
sorted_cols = df.drop('Store', axis=1).sort_values(by=0, axis=1)
# 合并列
result_df = pd.concat([store_col, sorted_cols], axis=1)

方法二：一行代码简化 #

直接将上述步骤合并，更简洁：

result_df = pd.concat([df[['Store']], df.drop('Store', axis=1).sort_values(by=0, axis=1)], axis=1)

执行后得到的结果会是Store列在首位，其余列按数值升序排列；对于数值相同的列（如Bike和Scooter），它们的顺序由 pandas 内部排序逻辑决定，两种排列方式均符合你的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者TMK