如何按指定顺序重新排列列表中的DataFrame？

假设你的lbsl_lst已包含目标的4个DataFrame，仅顺序不符合要求，可通过以下方式调整：

方法1：已知原列表索引 #

若清楚每个目标DataFrame在原lbsl_lst中的位置，直接按需求重新构造列表即可。比如原列表中：

• JP002A-0002在索引1
• JP002A-0003在索引2
• JP007A-0001在索引0
• JP002A-0001在索引3

执行代码：

lbsl_lst = [
    lbsl_lst[1],  # JP002A-0002
    lbsl_lst[2],  # JP002A-0003
    lbsl_lst[0],  # JP007A-0001
    lbsl_lst[3]   # JP002A-0001
]

此时lbsl_lst[2]对应JP007A-0001。若需lbsl_lst[3]对应它，只需调整目标顺序为[JP002A-0002, JP002A-0003, JP002A-0001, JP007A-0001]后重新构造列表。

方法2：按DataFrame标识匹配排序 #

若不知道原索引，但每个DataFrame有唯一标识（如name属性或专属标识列），可通过匹配排序：

场景A：DataFrame设置了name属性 #

假设每个df的name属性对应JP编号（如df.name = "JP002A-0002"）：

target_order = ["JP002A-0002", "JP002A-0003", "JP007A-0001", "JP002A-0001"]
lbsl_lst = [df for tid in target_order for df in lbsl_lst if df.name == tid]

场景B：DataFrame含标识列 #

若每个df有一列（如code）存储JP编号，且该列值统一：

target_order = ["JP002A-0002", "JP002A-0003", "JP007A-0001", "JP002A-0001"]
new_lbsl_lst = []
for tid in target_order:
    for df in lbsl_lst:
        if df['code'].iloc[0] == tid:
            new_lbsl_lst.append(df)
            break
lbsl_lst = new_lbsl_lst

注：若需lbsl_lst[3]对应JP007A-0001，修改target_order为["JP002A-0002", "JP002A-0003", "JP002A-0001", "JP007A-0001"]即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Stataq