Pandas如何使用带索引的字典对列中的行进行排序

Question

我必须根据字典对Dataframe列的值/行进行排序，字典包含Dataframe的每个值及其行索引，但排序不同

howToSortDict = {'Brazil': 2, 'Russia': 0, 'China': 1} # row value and its index

myDict = {
    "countries": ["Brazil", "Russia", "China"],
    "amount": [1000, 2000, 3000]
}

df = pd.DataFrame(myDict)

它们是如何分类的：

     countries  amount
0    Brazil     1000
1    Russia     2000
2    China      3000

我需要如何对它们进行排序（作为数据帧）：

    countries   amount
0   Russia      2000
1   China       3000
2   Brazil      1000

如何在不循环每一行的情况下实现这一点

Answer 1

分两步进行：

首先使用map创建一个新列，其中包含与国家/地区关联的值

df['country_value'] = df.countries.map(howToSortDict)

然后sort和drop新列

df.sort_values('country_value').drop('country_value',axis=1)

#    countries   amount
#1   Russia      2000
#2   China       3000
#0   Brazil      1000

Answer 2

使用argsort

df=df.iloc[df.countries.map(howToSortDict).argsort()]
  countries  amount
1    Russia    2000
2     China    3000
0    Brazil    1000