无需新建列，按两列线性组合排序Pandas DataFrame

当然不用新建列，有几种简便方法可以直接实现：

• 方法一：利用sort_values的key参数直接计算组合值
  直接在key函数里对DataFrame的指定列计算线性组合，返回的Series会作为排序依据：

  df.sort_values(key=lambda x: x['A'] * x['B'])
  

  运行后得到的结果就是按A*B排序后的DataFrame：

  	A	B
  0	4	1
  1	2	3

  （因为41=4，23=6，升序排序后原索引0在前，1在后）

• 方法二：用eval处理复杂线性组合
  如果你的线性组合更复杂（比如2*A + 3*B），用eval写起来更直观：

  df.sort_values(key=lambda x: x.eval('A * B'))
  # 复杂组合示例：df.sort_values(key=lambda x: x.eval('2*A + 3*B'))
  

• 方法三：通过索引重排实现
  先计算组合值的排序索引，再用loc重新排列DataFrame：

  df.loc[(df['A'] * df['B']).sort_values().index]
  

这些方法都不需要新增临时列，既节省内存，代码也更简洁。如果需要修改原DataFrame，加上inplace=True参数即可（不过更推荐返回新对象的写法，避免修改原数据）。

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