如何按Pandas DataFrame邮箱列的域名及@前缀子串排序

没问题，这需求很常见，咱们用Pandas就能轻松搞定！下面两种方法都能得到你预期的排序结果：

方法一：直观拆分法（适合新手理解） #

先把邮箱拆分成前缀和域名两个临时列，明确按这两个维度排序，之后再删掉临时列：

import pandas as pd

# 构造你的原始DataFrame
data = {
    'name': ['Carl', 'Bob', 'Alice', 'David', 'Eve'],
    'email': ['carl@yahoo.com', 'bob@gmail.com', 'alice@yahoo.com', 'dave@hotmail.com', 'eve@gmail.com']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 拆分邮箱为前缀（@前的字符串）和域名（@后的字符串）
df[['prefix', 'domain']] = df['email'].str.split('@', expand=True)

# 先按域名升序排序，再按前缀升序排序，最后重置索引
df_sorted = df.sort_values(by=['domain', 'prefix'], ascending=True).drop(columns=['prefix', 'domain']).reset_index(drop=True)

print(df_sorted)

方法二：简洁Key函数法（少写代码更高效） #

不需要额外列，直接通过sort_values的key参数，从邮箱字符串中提取排序依据：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Carl', 'Bob', 'Alice', 'David', 'Eve'],
    'email': ['carl@yahoo.com', 'bob@gmail.com', 'alice@yahoo.com', 'dave@hotmail.com', 'eve@gmail.com']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 用lambda函数生成排序key：先取域名，再取前缀
df_sorted = df.sort_values(
    by='email',
    key=lambda x: (x.str.split('@').str[1], x.str.split('@').str[0]),
    ascending=True
).reset_index(drop=True)

print(df_sorted)

最终输出结果 #

两种方法都会得到你想要的排序结果：

name             email
0    Bob    bob@gmail.com
1    Eve     eve@gmail.com
2  David  dave@hotmail.com
3  Alice  alice@yahoo.com
4   Carl   carl@yahoo.com

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