如何不使用if条件按值对dataframe的14列非行式降序原位排序

直接用pandas自带的排序方法即可满足所有要求，全程不改动行顺序、不新增列、支持原位修改：

import pandas as pd

# 示例数据初始化
col_name = ['Atelectasis', 'Cardiomegaly', 'Consolidation', 'Edema', 'Effusion', 'Emphysema', 'Fibrosis', 'Hernia',
        'Infiltration', 'Mass', 'Nodule', 'Pleural_Thickening', 'Pneumonia', 'Pneumothorax']
prob_list = [0.2268, 0.0717, 0.2414, 0.0845, 0.2153, 0.2802, 0.3154, 0.2922, 0.1558,
         0.3638, 0.2032, 0.1259, 0.2359, 0.4329]

# 生成带指定列名的DataFrame
df = pd.DataFrame([prob_list], columns=col_name)

# 核心排序逻辑
df.sort_values(by=df.index[0], axis=1, ascending=False, inplace=True)

# 验证输出
print("排序后列顺序：", df.columns.tolist())
print("排序后数据：\n", df)

• by=df.index[0]：指定按第一行的数值作为排序依据，适配单条预测结果的场景。如果是多条预测需要按列均值排序，替换为by=df.mean()即可
• axis=1：指定排序维度为列，完全不会修改原有行的顺序
• ascending=False：设置为降序，列数值越大排列越靠左
• inplace=True：直接修改原DataFrame，不需要额外创建新对象，也不会新增任何列

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Engr Ali