如何在Python Pandas中手动指定value_counts结果的行排序顺序？

问题背景 #

执行counts = df["AssignedGroup"].value_counts(sort=False)后得到如下DataFrame：

"Column 1"         "Column 2"
    XYZ55 Data Tech    128
    XYZ59 Data Tech    117
    XYZ54 Data Tech     53
    XYZ64 Data Tech      7
    XYZ57 Data Tech     12
    XYZ56 Data Tech     10
    XYZ53 Data Tech      9

需要将其调整为以下自定义顺序的结果：

XYZ53 Data Tech    9
XYZ56 Data Tech    10
XYZ57 Data Tech    12
XYZ54 Data Tech    53
XYZ64 Data Tech    7
XYZ55 Data Tech    128
XYZ59 Data Tech    117

解决方案 #

当然可以手动指定这种非默认的排序顺序，通过Pandas的Categorical类型就能实现，具体步骤如下：

1. 定义自定义排序列表
   先把你想要的顺序写成一个列表：

   custom_order = [
       "XYZ53 Data Tech",
       "XYZ56 Data Tech",
       "XYZ57 Data Tech",
       "XYZ54 Data Tech",
       "XYZ64 Data Tech",
       "XYZ55 Data Tech",
       "XYZ59 Data Tech"
   ]
   

2. 将索引转换为分类类型
   把counts的索引转换成带有自定义顺序的分类类型：

   import pandas as pd
   counts.index = pd.Categorical(counts.index, categories=custom_order, ordered=True)
   

3. 按索引排序
   最后调用sort_index()方法，就能得到你想要的顺序：

   counts_sorted = counts.sort_index()
   

执行完以上步骤后，counts_sorted就是你期望的自定义排序后的DataFrame。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kyzoki