pandas如何按自定义顺序[1,0,2]根据Labels列值排序DataFrame行

你可以通过两种常用方法实现Labels列按[1,0,2]的自定义顺序排列，不需要改动原有数据的取值。

方法1：转换为有序分类类型（适合需要长期复用该排序规则的场景） #

pandas的分类类型支持自定义类别顺序，设置后调用常规排序方法就会自动按你定义的顺序排列：

import pandas as pd

# 1. 定义你需要的自定义排序顺序
custom_sort_order = [1, 0, 2]
# 2. 将Labels列转换为有序分类，绑定自定义顺序
df1['Labels'] = pd.Categorical(
    df1['Labels'],
    categories=custom_sort_order,
    ordered=True
)
# 3. 常规调用sort_values即可，排序结果自动遵循[1,0,2]的顺序
df2 = df1.sort_values(by='Labels', ascending=True)

如果排序完成后需要把Labels列恢复为普通整数类型（方便后续数值计算），再加一行转换即可：

df2['Labels'] = df2['Labels'].astype(int)

方法2：sort_values传入key映射（适合临时排序、不修改原数据类型的场景） #

pandas 1.1.0及以上版本支持给sort_values传入key参数，通过映射把标签值转换为排序权重，不需要修改原列的属性：

# 定义自定义顺序
custom_sort_order = [1, 0, 2]
# 构造映射字典：每个标签对应的排序优先级（索引越小排得越靠前）
order_map = {label: idx for idx, label in enumerate(custom_sort_order)}
# 排序时通过key参数传入映射规则
df2 = df1.sort_values(by='Labels', key=lambda col: col.map(order_map))

效果验证 #

排序完成后你可以通过df2['Labels'].unique()查看取值顺序，会返回按[1,0,2]排列的结果，同一标签对应的行会连续排列，和常规升/降序排序的行聚合逻辑一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Joe