Python pandas ordenar columna según los valores en una fila

Question

¿Cómo pido columnas de acuerdo con los valores de la última fila? En el siguiente ejemplo, mi df final tendrá columnas en el siguiente orden: 'ddd' 'aaa' 'ppp' 'fff'.

>>> df = DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=['ddd', 'fff', 'aaa', 'ppp']) 
>>> df 
     ddd  fff  aaa  ppp 
0 -0.177438 0.102561 -1.318710 1.321252 
1 0.980348 0.786721 0.374506 -1.411019 
2 0.405112 0.514216 1.761983 -0.529482 
3 1.659710 -1.017048 -0.737615 -0.388145 
4 -0.472223 1.407655 -0.129119 -0.912974 
5 1.221324 -0.656599 0.563152 -0.900710 
6 -1.816420 -2.898094 -0.232047 -0.648904 
7 2.793261 0.568760 -0.850100 0.654704 
8 -2.180891 2.054178 -1.050897 -1.461458 
9 -1.123756 1.245987 -0.239863 0.359759 

Answer 1

[actualizan para simplificar]

tl; dr:

In [29]: new_columns = df.columns[df.ix[df.last_valid_index()].argsort()] 

In [30]: df[new_columns] 
Out[30]: 
     aaa  ppp  fff  ddd 
0 0.328281 0.375458 1.188905 0.503059 
1 0.305457 0.186163 0.077681 -0.543215 
2 0.684265 0.681724 0.210636 -0.532685 
3 -1.134292 1.832272 0.067946 0.250131 
4 -0.834393 0.010211 0.649963 -0.551448 
5 -1.032405 -0.749949 0.442398 1.274599 

---

Algunos explicación sigue. En primer lugar, la construcción de la DataFrame:

In [24]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), columns=['ddd', 'fff', 'aaa', 'ppp']) 

In [25]: df 
Out[25]: 
     ddd  fff  aaa  ppp 
0 0.503059 1.188905 0.328281 0.375458 
1 -0.543215 0.077681 0.305457 0.186163 
2 -0.532685 0.210636 0.684265 0.681724 
3 0.250131 0.067946 -1.134292 1.832272 
4 -0.551448 0.649963 -0.834393 0.010211 
5 1.274599 0.442398 -1.032405 -0.749949 

Obtener la última fila:

In [26]: last_row = df.ix[df.last_valid_index()] 

Obtener los índices que lo solucionaría:

In [27]: last_row.argsort() 
Out[27]: 
ddd 2 
fff 3 
aaa 1 
ppp 0 
Name: 5, Dtype: int32 

Utilice esta indexar df:

In [28]: df[last_row.argsort()] 
Out[28]: 
     aaa  ppp  fff  ddd 
0 0.328281 0.375458 1.188905 0.503059 
1 0.305457 0.186163 0.077681 -0.543215 
2 0.684265 0.681724 0.210636 -0.532685 
3 -1.134292 1.832272 0.067946 0.250131 
4 -0.834393 0.010211 0.649963 -0.551448 
5 -1.032405 -0.749949 0.442398 1.274599 

¡Beneficio!

Answer 2

usaría transposición y el método de ordenación (que funciona en columnas):

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=['ddd', 'fff', 'aaa', 'ppp']) 
last_row_name = df.index[-1] 
sorted_df = df.T.sort(columns=last_row_name).T 

podría sufrir un impacto en el rendimiento, pero es rápido y fácil.

Answer 3

El método sort_values lo hace directamente cuando se le da el argumento axis=1.

sorted_df = df.sort_values(df.last_valid_index(), axis=1) 

---

Por lo tanto, ya no es necesario para transponer la trama de datos para ordenar por una fila. Además, el método sort ahora está en desuso.

Answer 4

df=df[df.iloc[-1,:].sort_values().index] 

Esto funciona