如何在Pandas DataFrame中按给定列表对指定列进行排序？

要实现按自定义字符串列表对DataFrame行进行排序，有两种常用的高效方案： #

方法1：转换为分类类型（推荐多次复用排序规则的场景） #

将需要排序的列转换为pandas的分类类型，指定分类顺序为你给出的order列表，之后直接按该列排序即可：

import pandas as pd
# 你的原始数据
df = pd.DataFrame([['August', 2], ['July', 3], ['Sept', 6]], columns=['A', 'B'])
order = ['July','Sept','August']

# 指定A列的分类顺序为自定义order
df['A'] = pd.Categorical(df['A'], categories=order, ordered=True)
# 按A列排序即可得到目标结果
df = df.sort_values('A')

输出结果：

A  B
0    July  3
2    Sept  6
1  August  2

方法2：临时映射排序（适合单次排序、不想修改原数据类型的场景） #

pandas 1.1.0及以上版本支持sort_values的key参数，可以直接通过自定义映射生成排序权重，不需要修改原列类型：

df = df.sort_values(
    by='A', 
    key=lambda col: col.map({val: idx for idx, val in enumerate(order)})
)

这种方法的原理是给order里的每个值绑定优先级权重（July→0、Sept→1、August→2），排序时直接按权重升序排列，就得到你要的顺序。 #

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