基于另一DataFrame的列排序对Pandas DataFrame进行排序

本文详细介绍了如何利用numpy的高级索引功能，实现一个pandas dataframe根据另一个具有相同维度dataframe的列排序结果进行重新排序。通过结合`numpy.argsort`获取排序索引和numpy的广播索引机制，可以高效地将一个dataframe的列排序顺序应用到另一个dataframe上，这在处理相关联数据集的同步排序场景中非常实用。

在数据分析和处理中，我们经常会遇到需要对多个关联数据集进行同步操作的场景。一个常见的需求是，当一个数据集（例如，相似度分数）的列需要按特定顺序排序时，另一个与之关联的数据集（例如，对应的词语）也需要按照相同的列排序规则进行调整。本文将详细讲解如何使用Pandas和NumPy来实现这一高级列排序功能。

场景描述

假设我们有两个Pandas DataFrame，它们具有相同的行索引和列数。第一个DataFrame (df1) 包含一组词语，而第二个DataFrame (df2) 包含这些词语对应的相似度分数。我们的目标是根据df2中每行的相似度分数进行列排序（例如，从高到低），然后将df1中的词语也按照df2的排序结果进行同步调整。

示例数据：

首先，我们创建两个示例DataFrame来模拟上述场景。

import pandas as pd
import numpy as np

# DataFrame #1 (词语)
data1 = {
    'Col 0': ['Rockets', 'Canvases', 'Infections'],
    'Col 1': ['Cars', 'Paint', 'Dirt'],
    'Col 2': ['Ships', 'Ink', 'Dust']
}
df1 = pd.DataFrame(data1, index=['Trains', 'Paintings', 'Germs'])

# DataFrame #2 (相似度分数)
data2 = {
    'Col 0': [47, 22, 77],
    'Col 1': [80, 90, 40],
    'Col 2': [33, 30, 52]
}
df2 = pd.DataFrame(data2, index=['Trains', 'Paintings', 'Germs'])

print("原始 df1 (词语):")
print(df1)
print("\n原始 df2 (相似度分数):")
print(df2)

输出的DataFrame如下：

原始 df1 (词语):
           Col 0     Col 1  Col 2
Trains   Rockets      Cars  Ships
Paintings  Canvases     Paint    Ink
Germs   Infections     Dirt   Dust

原始 df2 (相似度分数):
           Col 0  Col 1  Col 2
Trains        47     80     33
Paintings     22     90     30
Germs         77     40     52

我们希望df1的列能够根据df2中每行对应分数的降序进行排序。例如，对于'Trains'这一行，df2的分数是[47, 80, 33]，降序排序后对应的原始列索引顺序应该是[Col 1, Col 0, Col 2]。那么df1的'Trains'行也应该变为['Cars', 'Rockets', 'Ships']。

解决方案：利用 numpy.argsort 进行高级索引

解决这个问题的关键在于使用NumPy的argsort函数来获取排序后的索引，然后利用NumPy的广播索引机制将这些索引应用到目标DataFrame上。

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numpy.argsort函数返回的是一个数组的排序索引，而不是排序后的值。当应用于二维数组时，它可以按行或按列返回排序索引。在这里，我们需要对df2的每一行进行列排序，因此argsort将返回一个与df2形状相同的索引数组，其中每个元素指示对应行中该位置的原始列索引。

为了实现降序排序，我们不能直接对df2使用argsort，因为argsort默认是升序。一个常用的技巧是对df2取负值 (-df2)，然后对其进行升序排序，这等效于对原始df2进行降序排序。

具体步骤：

1. 获取排序索引： 对df2取负值后，使用numpy.argsort获取列方向的排序索引。
2. 准备行索引： 创建一个表示行索引的NumPy数组，以便在进行NumPy高级索引时能够正确地广播到所有行。
3. 应用索引： 将获取到的排序索引和行索引结合起来，应用到df1的NumPy数组表示上。
4. 更新DataFrame： 将排序后的NumPy数组赋值回df1。

代码实现：

# 1. 获取 df2 的降序排序索引
# 对 -df2 进行 argsort，实现降序排序
# .to_numpy() 将 DataFrame 转换为 NumPy 数组，以便使用 NumPy 的 argsort
sort_indices = np.argsort(-df2.to_numpy(), axis=1)

# 2. 准备行索引
# np.arange(len(df1)) 创建 [0, 1, 2, ...]
# [:, None] 将其转换为列向量 [[0], [1], [2], ...]
# 这样在高级索引时，可以与 sort_indices (2D数组) 正确广播，
# 确保每一行都使用其对应的排序索引。
row_indices = np.arange(len(df1))[:, None]

# 3. 应用索引并更新 df1
# df1.to_numpy() 获取 df1 的 NumPy 数组表示
# 使用高级索引 [row_indices, sort_indices]
# 将结果直接赋值给 df1[:]，实现原地修改
df1[:] = df1.to_numpy()[row_indices, sort_indices]

print("\n排序后的 df1 (词语):")
print(df1)

输出结果：

排序后的 df1 (词语):
           Col 0    Col 1  Col 2
Trains      Cars  Rockets  Ships
Paintings  Paint   Canvases    Ink
Germs      Infections     Dust   Dirt

代码解析

• np.argsort(-df2.to_numpy(), axis=1):
  • df2.to_numpy(): 将Pandas DataFrame df2转换为底层的NumPy数组。这是进行高效数值计算和高级索引的首选方式。
  • -df2.to_numpy(): 对所有数值取负，以便后续的argsort（默认升序）能够实现原值的降序排序。
  • np.argsort(..., axis=1): axis=1 表示按行进行排序，并返回每行排序后的元素在原始行中的索引。例如，如果某行是 [47, 80, 33]，取负后是 [-47, -80, -33]。argsort会返回 [1, 0, 2]，因为 -80 (原Col 1) 最小，其次是 -47 (原Col 0)，最后是 -33 (原Col 2)。
• np.arange(len(df1))[:, None]:
  • len(df1): 获取DataFrame的行数。
  • np.arange(len(df1)): 生成一个从0到行数减1的整数序列，例如 [0, 1, 2]。
  • [:, None]: 这是一个NumPy的切片技巧，用于将一维数组转换为二维列向量。例如，[0, 1, 2] 变为 [[0], [1], [2]]。这样做是为了在高级索引时，NumPy能够正确地将这个行索引广播到sort_indices的每一列，从而为每一行选择正确的元素。
• df1.to_numpy()[row_indices, sort_indices]:
  • 这是NumPy的高级索引功能。row_indices 提供行索引，sort_indices 提供列索引。
  • 由于row_indices是 (N, 1) 形状，sort_indices 是 (N, M) 形状（N是行数，M是列数），NumPy会进行广播，为df1的每一行选取由sort_indices指定的新列顺序。
• df1[:] = ...:
  • 将通过高级索引生成的新NumPy数组赋值回df1。使用 df1[:] 而不是 df1 = ... 的优点是，它会修改原始df1对象的内容，而不是创建一个新的DataFrame对象并重新绑定变量。

注意事项

1. 维度匹配： 此方法要求df1和df2具有完全相同的行数和列数。如果维度不匹配，高级索引会报错。
2. 数据类型： numpy.argsort适用于数值类型的数据。如果df2包含非数值类型，需要确保其可以被转换为数值类型进行排序。
3. 原地修改： df1[:] = ... 实现了对df1的原地修改。如果需要保留原始df1并创建一个新的排序DataFrame，可以使用 df1_sorted = pd.DataFrame(df1.to_numpy()[row_indices, sort_indices], index=df1.index, columns=df1.columns)。
4. 性能： 将DataFrame转换为NumPy数组进行操作通常比直接在Pandas DataFrame上进行迭代或复杂的列操作更高效，尤其对于大型数据集。

总结

通过结合使用numpy.argsort获取排序索引和NumPy的高级广播索引功能，我们可以优雅且高效地解决一个DataFrame根据另一个DataFrame的列排序结果进行同步调整的问题。这种方法不仅功能强大，而且在处理大规模数据时具有出色的性能表现，是Pandas和NumPy在复杂数据操作中协同工作的典型示例。掌握这种技巧，将大大提升你在Python数据处理中的灵活性和效率。

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