如何按指定列表顺序对Pandas DataFrame排序（不将COL3设为索引）

现有如下pd.DataFrame：

另有一个列表['FL', 'CA', 'AL']（顺序为FL开头、AL结尾）。请问能否按照该列表的顺序对上述DataFrame进行排序？要求不将COL3设为索引，仅使DataFrame的行顺序与列表一致。

可以实现，以下是两种简洁的实现方法：

方法1：通过分类类型指定排序规则 #

将COL3列转为分类类型并自定义排序顺序，之后直接按该列排序即可，无需修改索引：

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'COL1': ['x', 'y', 'z'],
    'COL2': ['something', 'in', 'place'],
    'COL3': ['AL', 'CA', 'FL']
})

# 目标排序顺序
target_order = ['FL', 'CA', 'AL']

# 将COL3转为带自定义顺序的分类列
df['COL3'] = pd.Categorical(df['COL3'], categories=target_order, ordered=True)

# 按COL3排序得到结果
sorted_df = df.sort_values('COL3')
print(sorted_df)

输出结果：

COL1     COL2 COL3
2    z    place   FL
1    y       in   CA
0    x something   AL

方法2：通过索引映射重新排列 #

先建立COL3值与行索引的映射，再按目标顺序提取对应索引重新排列DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'COL1': ['x', 'y', 'z'],
    'COL2': ['something', 'in', 'place'],
    'COL3': ['AL', 'CA', 'FL']
})

target_order = ['FL', 'CA', 'AL']

# 构建COL3值到行索引的映射字典
value_to_idx = {v: idx for idx, v in df['COL3'].items()}
# 按目标顺序生成对应的索引列表
target_idx = [value_to_idx[v] for v in target_order]
# 重新排列DataFrame
sorted_df = df.loc[target_idx]
print(sorted_df)

输出结果与方法1完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者FalloutATS21