如何按层级关联规则对Pandas DataFrame进行排序？

要实现你需要的层级联动排序，核心是给每行生成对应的完整层级路径，再按路径排序即可。具体步骤如下：

1. 为每行生成path列，路径规则为：父级路径 + "/" + 当前Level（顶层Saga的路径就是自身Level）
2. 按path列排序后，就能得到父级紧跟子级的树形排序效果

完整代码示例 #

import pandas as pd

# 你的原始DataFrame
data = {
    'Level': ['A1', 'B4', 'C', 'C', 'B3', 'C', 'C', 'C', 'C', 'A2', 'B1', 'C', 'C', 'C', 'B2', 'C', 'C', 'C'],
    'Parent': [None, 'A2', 'B1', 'B1', 'A2', 'B2', 'B2', 'B1', 'B2', None, 'A1', 'B2', 'B2', 'B3', 'A1', 'B4', 'B4', 'B4'],
    'Type': ['Saga', 'Epic', 'Story', 'Story', 'Epic', 'Story', 'Story', 'Story', 'Story', 'Saga', 'Epic', 'Story', 'Story', 'Story', 'Epic', 'Story', 'Story', 'Story']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 构建Level到路径的映射字典
level_path_map = {}

# 先处理顶层Saga（Parent为None）
saga_rows = df[df['Parent'].isna()]
for _, row in saga_rows.iterrows():
    level_path_map[row['Level']] = row['Level']

# 处理中间层Epic，路径为父级Saga的路径 + 当前Level
epic_rows = df[df['Type'] == 'Epic']
for _, row in epic_rows.iterrows():
    parent_path = level_path_map[row['Parent']]
    level_path_map[row['Level']] = f"{parent_path}/{row['Level']}"

# 处理底层Story，路径为父级Epic的路径 + 当前Level
df['path'] = df.apply(
    lambda x: f"{level_path_map[x['Parent']]}/{x['Level']}" if x['Type'] == 'Story' else level_path_map.get(x['Level'], ''),
    axis=1
)

# 按路径排序，然后删除临时的path列
sorted_df = df.sort_values('path').drop('path', axis=1)

print(sorted_df)

排序后结果 #

Level Parent   Type
0     A1   None   Saga
10    B1     A1   Epic
2      C     B1  Story
3      C     B1  Story
7      C     B1  Story
14    B2     A1   Epic
5      C     B2  Story
6      C     B2  Story
8      C     B2  Story
11     C     B2  Story
12     C     B2  Story
9     A2   None   Saga
4     B3     A2   Epic
13     C     B3  Story
1     B4     A2   Epic
15     C     B4  Story
16     C     B4  Story
17     C     B4  Story

这个结果完全符合你的要求：

• 顶层Saga（A1、A2）优先排序
• 每个Saga后紧跟其下属的Epic（B1、B2属于A1；B3、B4属于A2）
• 每个Epic后直接紧跟其下属的所有Story（C行）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dgho