基于列值重新排列数据帧行

Question

我有这个pandas数据帧：

        artist               track   class1  class2     class3
0   Portishead               Roads   0.00    1.00          0.0
1  Yo La Tengo     Our Way to Fall   0.14    0.86          0.0
2    Radiohead  Fake Plastic Trees   0.03    0.97          0.0

这两个用户输入变量：

^{pr2}$

从这些变量中我想在数据帧上迭代， 在所选的class2中找到最接近input_value的值，然后对数据帧行重新排序，如下所示：

        artist               track   class1  class2     class3
1  Yo La Tengo     Our Way to Fall   0.14    0.86          0.0
2    Radiohead  Fake Plastic Trees   0.03    0.97          0.0
0   Portishead               Roads   0.00    1.00          0.0

其中，类2值的接近程度决定了行的顺序。在

（0.86最接近0.80，0.97次之，依此类推）

到目前为止，我只找到了最接近的值，代码如下：

for col in df.ix[:,'class1':'class3']:
    if col == input_class:
        print min(df[col] - input_value)

但我离我的目标还有点远。谁能给我指出正确的方向吗？在

Answer 1

尝试argsort在差异上加iloc：

df = df.iloc[(df[input_class] - input_value).argsort()]

df
        artist               track  class1  class2  class3
1  Yo La Tengo     Our Way to Fall    0.14    0.86     0.0
2    Radiohead  Fake Plastic Trees    0.03    0.97     0.0
0   Portishead               Roads    0.00    1.00     0.0

或者，您可以使用np.argsort达到相同的效果。在

^{pr2}$

---

使用reset_index重新排序索引。在

df.result.reset_index(drop=1)     
        artist               track  class1  class2  class3
0  Yo La Tengo     Our Way to Fall    0.14    0.86     0.0
1    Radiohead  Fake Plastic Trees    0.03    0.97     0.0
2   Portishead               Roads    0.00    1.00     0.0