使用Pandas根据指定列取值自定义重排DataFrame行顺序

错误原因 #

你之前的写法存在两个问题：

1. 只选择了df['id']单列，最终输出只会保留id列，不会保留status等其他列
2. 你没有将id列设置为DataFrame的索引，直接传入id取值调用reindex是匹配默认的数字索引，自然匹配不到对应行。

实现方案 #

下面给三种常用的实现方式，你可以根据场景选择：

方法1：和你思路最接近的set_index + reindex方案 #

先将id列设为索引，按自定义顺序重排后再恢复id为普通列：

custom_order = ['bb','dd','aa','ai','di', 'bc']
df = df.set_index('id').reindex(custom_order).reset_index()

方法2：使用分类类型指定排序规则 #

将id列转为带自定义顺序的分类类型，后续排序会默认按你指定的规则执行：

custom_order = ['bb','dd','aa','ai','di', 'bc']
# 将id列转为指定顺序的分类类型
df['id'] = df['id'].astype('category').cat.set_categories(custom_order)
# 按id列排序，重置索引删除原有数字索引
df = df.sort_values('id').reset_index(drop=True)

方法3：使用sort_values的key参数（无需修改原列类型） #

通过映射字典将id值映射为排序权重，直接按权重排序：

custom_order = ['bb','dd','aa','ai','di', 'bc']
order_map = {val: idx for idx, val in enumerate(custom_order)}
df = df.sort_values('id', key=lambda x: x.map(order_map)).reset_index(drop=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lynn